論文の概要: Quantum Phase Recognition using Quantum Tensor Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.06207v1
• Date: Mon, 12 Dec 2022 19:29:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-14 15:32:09.468831
• Title: Quantum Phase Recognition using Quantum Tensor Networks
• Title（参考訳）: 量子テンソルネットワークを用いた量子位相認識
• Authors: Shweta Sahoo, Utkarsh Azad and Harjinder Singh
• Abstract要約: 本稿では,教師付き学習タスクのためのテンソルネットワークにインスパイアされた浅部変分アンザツに基づく量子機械学習手法について検討する。 マルチスケールエンタングルメント再正規化アンサッツ (MERA) とツリーテンソルネットワーク (TTN) がパラメタライズド量子回路にインスパイアされた場合、テストセットの精度が$geq 98%に達する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Machine learning (ML) has recently facilitated many advances in solving problems related to many-body physical systems. Given the intrinsic quantum nature of these problems, it is natural to speculate that quantum-enhanced machine learning will enable us to unveil even greater details than we currently have. With this motivation, this paper examines a quantum machine learning approach based on shallow variational ansatz inspired by tensor networks for supervised learning tasks. In particular, we first look at the standard image classification tasks using the Fashion-MNIST dataset and study the effect of repeating tensor network layers on ansatz's expressibility and performance. Finally, we use this strategy to tackle the problem of quantum phase recognition for the transverse-field Ising and Heisenberg spin models in one and two dimensions, where we were able to reach $\geq 98\%$ test-set accuracies with both multi-scale entanglement renormalization ansatz (MERA) and tree tensor network (TTN) inspired parametrized quantum circuits.
• Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)は、最近、多体物理システムに関連する問題の解決に多くの進歩をもたらした。 これらの問題の本質的な量子的性質を考えると、量子化された機械学習によって、現在よりもさらに詳細が明らかにできると推測するのは自然なことです。 本稿では,教師付き学習タスクのためのテンソルネットワークに触発された浅い変動アンサツに基づく量子機械学習手法について検討する。 特に,ファッション・ムニストデータセットを用いた標準画像分類タスクをまず検討し,テンソルネットワーク層がansatzの表現性と性能に与える影響について検討した。 最後に、この戦略を用いて、横フィールドIsingとHeisenbergのスピンモデルに対する量子位相認識の問題を1次元と2次元で解決し、マルチスケールエンタングルメント再正規化アンサッツ (MERA) とツリーテンソルネットワーク (TTN) にインスパイアされたパラメタライズ量子回路を用いて、$\geq 98\%$テストセット精度を達成できた。

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