論文の概要: Data-driven discovery of statistically relevant information in quantum
simulators
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.10040v3
- Date: Tue, 27 Feb 2024 09:04:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-28 22:37:01.612913
- Title: Data-driven discovery of statistically relevant information in quantum
simulators
- Title（参考訳）: 量子シミュレータにおける統計関連情報のデータ駆動検出
- Authors: R. Verdel, V. Vitale, R. K. Panda, E. D. Donkor, A. Rodriguez, S.
Lannig, Y. Deller, H. Strobel, M. K. Oberthaler, M. Dalmonte
- Abstract要約: 合成量子物質における情報抽出の理論的枠組みを提案する。
我々は、支配的な自由度を特定するためのシステムに依存しないアプローチを実証する。
仮定不要のアプローチは、すぐに様々な実験プラットフォームに適用できる。
- 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: Quantum simulators offer powerful means to investigate strongly correlated
quantum matter. However, interpreting measurement outcomes in such systems
poses significant challenges. Here, we present a theoretical framework for
information extraction in synthetic quantum matter, illustrated for the case of
a quantum quench in a spinor Bose-Einstein condensate experiment. Employing
non-parametric unsupervised learning tools that provide different measures of
information content, we demonstrate a system-agnostic approach to identify
dominant degrees of freedom. This enables us to rank operators according to
their relevance, akin to effective field theory. To characterize the
corresponding effective description, we then explore the intrinsic dimension of
data sets as a measure of the complexity of the dynamics. This reveals a
simplification of the data structure, which correlates with the emergence of
time-dependent universal behavior in the studied system. Our assumption-free
approach can be immediately applied in a variety of experimental platforms.
- Abstract（参考訳）: 量子シミュレータは強い相関を持つ量子物質を調べる強力な手段を提供する。
しかし,このようなシステムにおける測定結果の解釈には大きな課題が伴う。
本稿では,スピノルボース・アインシュタイン凝縮実験における量子クエンチの場合の合成量子物質の情報抽出に関する理論的枠組みについて述べる。
情報コンテンツの異なる尺度を提供する非パラメトリックな教師なし学習ツールを用いて,支配的自由度を識別するためのシステム非依存的アプローチを示す。
これにより、実効場理論と同様に、作用素の関連性に応じてランク付けすることができる。
対応する効果的な記述を特徴付けるために、データセットの固有次元をダイナミクスの複雑さの尺度として検討する。
これは、研究システムにおける時間依存的普遍行動の出現と相関するデータ構造を単純化することを明らかにする。
我々の仮定自由アプローチは、すぐに様々な実験プラットフォームに適用できる。
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