論文の概要: Finding the Dynamics of an Integrable Quantum Many-Body System via Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.03310v2
• Date: Fri, 22 Sep 2023 19:15:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-27 01:49:11.574812
• Title: Finding the Dynamics of an Integrable Quantum Many-Body System via Machine Learning
• Title（参考訳）: 機械学習による積分可能な量子多体系のダイナミクスの探索
• Authors: Victor Wei, Alev Orfi, Felix Fehse, W. A. Coish
• Abstract要約: 学習手法を用いて,ガウディン磁石(中心スピンモデル)の力学について検討する。 この直感によって部分的に動機付けられ、モデルハミルトニアンの各変分固有状態に対してニューラル・ネットワーク表現を用いる。 この感受性の効率的な説明を持つことで、量子二段階系の環境と相互作用する量子ビットのキャラクタリゼーションと量子制御手順の改善への扉を開くことができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We study the dynamics of the Gaudin magnet ("central-spin model") using machine-learning methods. This model is of practical importance, e.g., for studying non-Markovian decoherence dynamics of a central spin interacting with a large bath of environmental spins and for studies of nonequilibrium superconductivity. The Gaudin magnet is also integrable, admitting many conserved quantities: For $N$ spins, the model Hamiltonian can be written as the sum of $N$ independent commuting operators. Despite this high degree of symmetry, a general closed-form analytic solution for the dynamics of this many-body problem remains elusive. Machine-learning methods may be well suited to exploiting the high degree of symmetry in integrable problems, even when an explicit analytic solution is not obvious. Motivated in part by this intuition, we use a neural-network representation (restricted Boltzmann machine) for each variational eigenstate of the model Hamiltonian. We then obtain accurate representations of the ground state and of the low-lying excited states of the Gaudin-magnet Hamiltonian through a variational Monte Carlo calculation. From the low-lying eigenstates, we find the non-perturbative dynamic transverse spin susceptibility, describing the linear response of a central spin to a time-varying transverse magnetic field in the presence of a spin bath. Having an efficient description of this susceptibility opens the door to improved characterization and quantum control procedures for qubits interacting with an environment of quantum two-level systems. These systems include electron-spin and hole-spin qubits interacting with environmental nuclear spins via hyperfine interactions or qubits with charge or flux degrees of freedom interacting with coherent charge or paramagnetic impurities.
• Abstract（参考訳）: 学習手法を用いて,ガウディン磁石(中心スピンモデル)の力学について検討する。 このモデルは、例えば、環境スピンの大きな浴と相互作用する中心スピンの非マルコフ非コヒーレンスダイナミクスの研究や非平衡超伝導の研究など、実用上重要なものである。 ガウディン磁石もまた可積分であり、多くの保存量を認めている:$N$スピンに対して、モデルハミルトニアンは$N$独立通勤作用素の和として書くことができる。 この高次対称性にもかかわらず、この多体問題の力学に対する一般閉形式解析解はいまだ解明されていない。 機械学習手法は、明示的な解析解が明らかでない場合でも、可積分問題における高次対称性を利用するのに適している。 この直観に動機づけられ、モデルハミルトニアンの各変分固有状態に対してニューラルネットワーク表現(制限ボルツマン機械)を用いる。 次に、変分モンテカルロ計算により、ガウディン・マグネットハミルトニアンの基底状態と低次励起状態の正確な表現を得る。 低次固有状態から、スピン浴の存在下での時間変化する横磁場に対する中心スピンの線形応答を記述する非摂動動的横スピン感受性を求める。 この感受性を効率的に記述することは、量子2レベルシステムの環境と相互作用する量子ビットのキャラクタリゼーションと量子制御手順を改善するための扉を開く。 これらのシステムには、超微粒子相互作用を介して環境核スピンと相互作用する電子スピンおよびホールスピン量子ビットや、コヒーレント電荷または常磁性不純物と相互作用する自由度を持つ量子ビットが含まれる。

関連論文リスト

• Spin Squeezing with Magnetic Dipoles [37.93140485169168]
  絡み合いは、ショットノイズ限界を超える量子センサーの測定精度を向上させることができる。 我々は、ほとんどの中性原子に固有の磁気双極子-双極子相互作用を利用してスピンスクイーズ状態を実現する。 エルビウム量子ガス顕微鏡における有限範囲スピン交換相互作用を用いて, メロジカルに有用なスクイージングの7.1dBを実現した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-11T18:42:13Z)
• Spin/Phonon Dynamics in Single Molecular Magnets: II. spin/phonon entanglemen [3.100390591580898]
  分子磁石におけるスピン-フォノン相互作用を探索するための新しい量子埋め込み法を提案する。 システム全体を「システム」と「ベース」のサブアンサンブルに正確に分解することで、我々のアプローチは、これまで難解だった問題を単純化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-10T17:03:35Z)
• Emergent Universal Quench Dynamics in Randomly Interacting Spin Models [20.38924078291244]
  固体NMR系におけるスピン脱分極過程のモニタリングによる普遍力学の実験的観察を報告する。 これらの相関関数が普遍関数形式に従うという驚くべき現象を発見した。 本研究は, 高温における非平衡力学においても, 普遍性の存在を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-11T18:00:10Z)
• Thermal masses and trapped-ion quantum spin models: a self-consistent approach to Yukawa-type interactions in the $λ\!φ^4$ model [44.99833362998488]
  閉じ込められたイオン系における磁気の量子シミュレーションは、スピン間の相互相互作用を仲介するために結晶振動を利用する。 これらの相互作用は、フォノンが粗粒のクライン=ゴードン場によって記述される長波長相対論的理論によって説明できる。 レーザ冷却により制御できる熱効果は、相互作用するQFTにおける熱質量の出現を通じて、この流れを明らかにすることができることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-10T12:59:07Z)
• Finite-size criticality in fully connected spin models on superconducting quantum hardware [0.0]
  我々は,完全連結スピンの量子臨界挙動を検出するために,量子アルゴリズムによって提供される新しい資源を利用する。 超伝導トランスモン量子ビット上で動作する変分アルゴリズムに基づく手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-04T16:00:34Z)
• Probing dynamics of a two-dimensional dipolar spin ensemble using single qubit sensor [62.997667081978825]
  ダイヤモンド結晶表面上の電子スピンの2次元アンサンブルにおける個々のスピンダイナミクスを実験的に検討した。 この不規則に緩やかな緩和速度は、強い力学障害の存在によるものであることを示す。 我々の研究は、強く相互作用する無秩序なスピンアンサンブルにおける量子熱化の微視的研究と制御への道を開いた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-21T18:00:17Z)
• Dynamic quantum-enhanced sensing without entanglement in central spin systems [1.9888283697653608]
  中心スピンが周囲のスピンと相互作用する量子多スピン系を提案する。 プローブ状態が製品状態である必要がある間、ハイゼンベルクのスケーリングに到達できることが分かる。 この結果から,現実的な量子中心スピン系において,動的量子強調センシング方式が実現可能であることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-30T15:24:21Z)
• Dispersive readout of molecular spin qudits [68.8204255655161]
  複数の$d > 2$ スピン状態を持つ「巨大」スピンで表される磁性分子の物理を研究する。 動作の分散状態における出力モードの式を導出する。 キャビティ透過の測定により,クイディットのスピン状態が一意に決定できることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-29T18:00:09Z)
• Floquet Hamiltonian Engineering of an Isolated Many-Body Spin System [0.0]
  相互作用を制御することは、多体系の量子工学の鍵となる要素である。 我々は、自然に与えられた閉量子系の多体ハミルトニアンを、非常に異なるダイナミクスを示す効果的なターゲットハミルトニアンに変換する方法を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-04T16:09:00Z)
• Learning Effective Spin Hamiltonian of Quantum Magnet [13.848522895524876]
  様々な最適化戦略を組み合わせた非バイアスハミルトン探索手法を提案する。 スピンハミルトニアンから得られた熱データをトレーニングするために,その精度と強度を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-24T18:51:58Z)
• Spin Entanglement and Magnetic Competition via Long-range Interactions in Spinor Quantum Optical Lattices [62.997667081978825]
  超低温物質中における空洞を介する長距離磁気相互作用と光学格子の効果について検討した。 競合シナリオを導入しながら,グローバルな相互作用がシステムの根底にある磁気特性を変化させていることが判明した。 これにより、量子情報目的のためのロバストなメカニズムの設計に向けた新しい選択肢が可能になる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-16T08:03:44Z)

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。