論文の概要: Preparation of Entangled Many-Body States with Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.14627v1
• Date: Thu, 27 Jul 2023 05:03:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-28 15:37:48.528187
• Title: Preparation of Entangled Many-Body States with Machine Learning
• Title（参考訳）: 機械学習による絡み合った多体状態の生成
• Authors: Donggyu Kim, Eun-Gook Moon
• Abstract要約: 量子シミュレータ上での標的量子多体状態の生成は、量子科学と技術の重要なステップの1つである。 少数の量子ビットでは、グリーンベルガー=ホルン=ゼーリンガー状態のようないくつかの量子状態が準備されているが、多くの量子ビットを持つ系では根本的な困難が残っている。 そこで我々は,深層学習プロセスを実装したアルゴリズムを1つ提供し,多くの量子ビットで目標基底状態を作成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.06768558752130309
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Preparation of a target quantum many-body state on quantum simulators is one of the significant steps in quantum science and technology. With a small number of qubits, a few quantum states, such as the Greenberger-Horne-Zeilinger state, have been prepared, but fundamental difficulties in systems with many qubits remain, including the Lieb-Robinson bounds for the number of quantum operations. Here, we provide one algorithm with an implementation of a deep learning process and achieve to prepare the target ground states with many qubits. Our strategy is to train a machine-learning model and predict parameters with many qubits by utilizing a pattern of quantum states from the corresponding quantum states with small numbers of qubits. For example, we demonstrate that our algorithm with the Quantum Approximate Optimization Ansatz can effectively generate the ground state for a 1D XY model with 64 spins. We also demonstrate that the reduced density operator of two qubits can be utilized to capture the pattern of quantum many-body states such as correlation lengths even for quantum critical states.
• Abstract（参考訳）: 量子シミュレータ上での標的量子多体状態の生成は、量子科学と技術の重要なステップの1つである。 少数の量子ビットでは、greenberger-horne-zeilinger状態のようないくつかの量子状態が準備されているが、量子演算数のリーブ・ロビンソン境界を含む多くの量子ビットを持つシステムにおける根本的な困難は残っている。 そこで我々は,深層学習プロセスを実装したアルゴリズムを1つ提供し,多くの量子ビットで目標基底状態を作成する。 我々の戦略は、機械学習モデルを訓練し、少数の量子ビットを持つ対応する量子状態から量子状態のパターンを利用して、多くの量子ビットを持つパラメータを予測することである。 例えば、Quantum Approximate Optimization Ansatzを用いたアルゴリズムは、64スピンの1次元XYモデルの基底状態を効果的に生成できることを示す。 また, 2つの量子ビットの密度演算子を減少させることで, 量子臨界状態においても相関長などの量子多体状態のパターンを捉えることができることを示した。

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