論文の概要: Improved machine learning algorithm for predicting ground state
properties
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.13169v1
- Date: Mon, 30 Jan 2023 18:40:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-31 13:21:19.776311
- Title: Improved machine learning algorithm for predicting ground state
properties
- Title(参考訳): 地盤特性予測のための改良機械学習アルゴリズム
- Authors: Laura Lewis, Hsin-Yuan Huang, Viet T. Tran, Sebastian Lehner, Richard
Kueng, John Preskill
- Abstract要約: 幾何学的局所性を符号化した帰納バイアスを用いて基底状態特性を予測するための古典的機械学習(ML)アルゴリズムを提案する。
提案したMLモデルは,$mathcalO(log(n))$データのみから学習した後に,$n$-qubitの局所ハミルトンの基底状態特性を効率的に予測することができる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.156207648146739
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Finding the ground state of a quantum many-body system is a fundamental
problem in quantum physics. In this work, we give a classical machine learning
(ML) algorithm for predicting ground state properties with an inductive bias
encoding geometric locality. The proposed ML model can efficiently predict
ground state properties of an $n$-qubit gapped local Hamiltonian after learning
from only $\mathcal{O}(\log(n))$ data about other Hamiltonians in the same
quantum phase of matter. This improves substantially upon previous results that
require $\mathcal{O}(n^c)$ data for a large constant $c$. Furthermore, the
training and prediction time of the proposed ML model scale as $\mathcal{O}(n
\log n)$ in the number of qubits $n$. Numerical experiments on physical systems
with up to 45 qubits confirm the favorable scaling in predicting ground state
properties using a small training dataset.
- Abstract(参考訳): 量子多体系の基底状態を見つけることは、量子物理学の基本的な問題である。
本研究では,幾何学的局所性を符号化した帰納バイアスで基底状態特性を予測するための古典的機械学習(ML)アルゴリズムを提案する。
提案されたmlモデルは、同じ量子相の物質の他のハミルトニアンについての$\mathcal{o}(\log(n))$データから学習した後、n$-qubitのガッピング局所ハミルトニアンの基底状態特性を効率的に予測することができる。
これは、大きな定数$c$に対して$\mathcal{O}(n^c)$データを必要とする以前の結果よりも大幅に改善される。
さらに、提案されたMLモデルスケールのトレーニング時間と予測時間は、qubits$n$の数値で$\mathcal{O}(n \log n)$である。
最大45量子ビットの物理系に関する数値実験により、小さなトレーニングデータセットを用いて基底状態特性の予測に好適なスケーリングが確認できる。
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