論文の概要: Comment on "Traversable wormhole dynamics on a quantum processor"

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.07897v1
• Date: Wed, 15 Feb 2023 19:00:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-17 16:06:39.215255
• Title: Comment on "Traversable wormhole dynamics on a quantum processor"
• Title（参考訳）: 量子プロセッサ上の可逆ワームホールダイナミクス」へのコメント
• Authors: Bryce Kobrin, Thomas Schuster, Norman Y. Yao
• Abstract要約: 最近の論文『Nature 612, 51-55 (2022) 』は、ある実験において、移動可能なワームホールのダイナミクスを観察していると主張している。 この主張は、5つの完全可換項を持つ7つのマヨラナフェルミオンからなるハミルトニアンを用いて、テレポーテーションプロトコルを実行することに基づいている。 Hamiltonianは、Sachdev-Ye-Kitaev(SYK)モデルのテレポーテーション動作を再現するために設計された機械学習手順によって生成される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.36832029288386126
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A recent article [Nature 612, 51-55 (2022)] claims to observe traversable wormhole dynamics in an experiment. This claim is based upon performing a teleportation protocol using a Hamiltonian that consists of seven Majorana fermions with five fully-commuting terms. The Hamiltonian is generated via a machine-learning procedure designed to replicate the teleportation behavior of the Sachdev-Ye-Kitaev (SYK) model. The authors claim that the learned Hamiltonian reproduces gravitational dynamics of the SYK model and demonstrates gravitational teleportation through an emergent wormhole. We find: (i) in contrast to these claims, the learned Hamiltonian does not exhibit thermalization; (ii) the teleportation signal only resembles the SYK model for operators that were used in the machine-learning training; (iii) the observed perfect size winding is in fact a generic feature of small-size, fully-commuting models, and does not appear to persist in larger-size fully-commuting models or in non-commuting models at equivalent system sizes
• Abstract（参考訳）: 最近の論文[nature 612, 51-55 (2022)]は、実験で可逆的なワームホールダイナミクスを観察していると主張している。 この主張は、5つの完全可換項を持つ7つのマヨラナフェルミオンからなるハミルトニアンを用いてテレポーテーションプロトコルを実行することに基づいている。 Hamiltonianは、Sachdev-Ye-Kitaev(SYK)モデルのテレポーテーション動作を再現するために設計された機械学習手順によって生成される。 著者らは、ハミルトニアンはSYKモデルの重力力学を再現し、創発的なワームホールを通して重力的テレポーテーションを示すと主張している。 以下に示す。 i) これらの主張とは対照的に、学習されたハミルトニアンは熱化を示さない。 (II)テレポーテーション信号は、機械学習訓練に使用された演算子のSYKモデルにのみ似ている。 (iii)観察された完全サイズの巻線は、実際には、小型で完全可換なモデルの一般的な特徴であり、大型の完全可換モデルや同等のシステムサイズで非可換モデルでは持続しないように見える。

関連論文リスト

• A Bosonic Model of Quantum Holography [0.0]
  我々は、フェルミオン型 Sachdev-Ye-Kitaev (SYK) モデルに類似した、創発的な量子重力記述を持つ量子ビットのモデルを分析する。 このモデルは量子$q$-スピンモデル(quantum $q$-spin model)として知られている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-02T18:04:10Z)
• Robust Hamiltonian Engineering for Interacting Qudit Systems [50.591267188664666]
  我々は、強く相互作用するキューディット系のロバストな動的疎結合とハミルトン工学の定式化を開発する。 本研究では,これらの手法を,スピン-1窒素空洞中心の強相互作用・無秩序なアンサンブルで実験的に実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-16T19:12:41Z)
• Testing a discrete model for quantum spin with two sequential Stern-Gerlach detectors and photon Fock states [0.0]
  量子力学を超えて進む努力は、より広い物理学界で牽引力を得るのに苦労してきた。 ここでは、スピン系と2つのStern-Gerlach検出器のシーケンスの相互作用に関するモデルが提示される。 QMの伝統的な形式主義を採用する代わりに、提案モデルは離散数学の道具によって支えられている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-21T20:30:33Z)
• Comment on "Comment on "Traversable wormhole dynamics on a quantum processor" " [50.591267188664666]
  我々は[1, arXiv:2302.07897]のコメントが鍵点上の[2]と一致することを観察する。 [1] の反対は、実験的に実装されたプロトコルの外での対実的なシナリオに関するものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-27T17:45:47Z)
• Entangling dynamics from effective rotor/spin-wave separation in U(1)-symmetric quantum spin models [0.0]
  量子スピンモデルの非平衡ダイナミクスはヒルベルト空間の指数性のために最も難しいトピックである。 特に重要な進化のクラスは、U(1)対称ハミルトニアンによって支配されるものである。 我々は,OATモデルのダイナミクスを,電力遅延相互作用を持つシステムによって密に再現可能であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-18T09:37:45Z)
• Machine learning for excitation energy transfer dynamics [0.0]
  我々は、生物状態におけるオープン量子力学をシミュレートするために、階層的な運動方程式(HEOM)を用いる。 我々は、光収穫錯体を通した電子励起のコヒーレントな伝播を表現した、時間依存オブザーバブルの集合を生成する。 我々は、この研究課題に対処する畳み込みニューラルネットワークの能力を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-22T14:11:30Z)
• Algebraic Compression of Quantum Circuits for Hamiltonian Evolution [52.77024349608834]
  時間依存ハミルトニアンの下でのユニタリ進化は、量子ハードウェアにおけるシミュレーションの重要な構成要素である。 本稿では、トロッターステップを1ブロックの量子ゲートに圧縮するアルゴリズムを提案する。 この結果、ハミルトニアンのある種のクラスに対する固定深度時間進化がもたらされる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-06T19:38:01Z)
• Autoencoder-driven Spiral Representation Learning for Gravitational Wave Surrogate Modelling [47.081318079190595]
  オートエンコーダを用いた経験的係数における基礎構造の存在について検討する。 ニューラルネットワークの第一層として使用される学習可能なパラメータを持つスパイラルモジュールを設計し,入力空間を係数にマッピングする方法を学習する。 スパイラルモジュールは複数のニューラルネットワークアーキテクチャ上で評価され、ベースラインモデルよりも一貫して速度-精度のトレードオフを実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-09T09:03:08Z)
• Machine Learning S-Wave Scattering Phase Shifts Bypassing the Radial Schr\"odinger Equation [77.34726150561087]
  本稿では, 畳み込みニューラルネットワークを用いて, 正確な散乱s波位相シフトを得られる機械学習モデルの実証を行う。 我々は、ハミルトニアンが物理的に動機づけられた記述子の構築において、いかにして指導原理として機能するかについて議論する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-25T17:25:38Z)
• Differentiable Physics Models for Real-world Offline Model-based Reinforcement Learning [34.558299591341]
  モデルに基づく強化学習の制限は、学習モデルにおけるエラーの活用である。 物理モデルを用いたモデルは,機械構造が知られている場合,高容量関数近似器と比較して有益であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-03T14:37:53Z)
• Two-qubit entanglement generation through non-Hermitian Hamiltonians induced by repeated measurements on an ancilla [0.0]
  アニシラリー量子ビット上での反復的な測定の結果、非エルミート的ハミルトニアン(Hermitian Hamiltonian)の工学的手法を提案する。 実効的非エルミート・ハミルトニアン(英語版)が系を最大絡み合った定常状態に駆動することを示す。 さらに、与えられた非エルミートハミルトンモデルで表される物理系の量子力学をシミュレートできる物理シナリオを構築するための新しいレシピを報告する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-21T16:30:18Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。