論文の概要: Attention-Based Transformer Networks for Quantum State Tomography
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.05433v1
- Date: Tue, 9 May 2023 13:22:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-10 12:40:26.533603
- Title: Attention-Based Transformer Networks for Quantum State Tomography
- Title（参考訳）: 量子状態トモグラフィのための注意型トランスネットワーク
- Authors: Hailan Ma, Zhenhong Sun, Daoyi Dong, Chunlin Chen, Herschel Rabitz
- Abstract要約: 本研究では,異なる測定値から測定結果間の相関関係を捉えるために,注意に基づく量子状態トモグラフィー(QST)法を提案する。
本手法は, 測定された統計量から量子状態の密度行列を直接検索する。
測定値から学習密度行列の注意力の顕著な表現性を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.02482782605183
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Neural networks have been actively explored for quantum state tomography
(QST) due to their favorable expressibility. To further enhance the efficiency
of reconstructing quantum states, we explore the similarity between language
modeling and quantum state tomography and propose an attention-based QST method
that utilizes the Transformer network to capture the correlations between
measured results from different measurements. Our method directly retrieves the
density matrices of quantum states from measured statistics, with the
assistance of an integrated loss function that helps minimize the difference
between the actual states and the retrieved states. Then, we systematically
trace different impacts within a bag of common training strategies involving
various parameter adjustments on the attention-based QST method. Combining
these techniques, we establish a robust baseline that can efficiently
reconstruct pure and mixed quantum states. Furthermore, by comparing the
performance of three popular neural network architectures (FCNs, CNNs, and
Transformer), we demonstrate the remarkable expressiveness of attention in
learning density matrices from measured statistics.
- Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークは量子状態トモグラフィ(QST)の表現性のために積極的に研究されている。
量子状態再構成の効率をさらに高めるため,言語モデリングと量子状態トモグラフィーの類似性を探求し,Transformerネットワークを用いて異なる測定値から測定結果間の相関関係を抽出する注目型QST法を提案する。
本手法は,実際の状態と得られた状態との差を最小限に抑える統合的損失関数を用いて,測定された統計量から量子状態の密度行列を直接検索する。
そこで本研究では,注目型QST法における各種パラメータ調整を含む共通トレーニング戦略の袋内での異なる影響を系統的に追跡する。
これらの手法を組み合わせることで、純量子状態と混合量子状態を効率的に再構成できるロバストなベースラインを確立する。
さらに,人気のある3つのニューラルネットワークアーキテクチャ(fcns,cnn,transformer)の性能を比較することで,計測統計から学習密度行列における注目の顕著な表現性を示す。
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