論文の概要: Enhancing variational Monte Carlo using a programmable quantum simulator
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.02647v1
- Date: Fri, 4 Aug 2023 18:08:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-08 19:28:43.795857
- Title: Enhancing variational Monte Carlo using a programmable quantum simulator
- Title（参考訳）: プログラマブル量子シミュレータを用いた変分モンテカルロの拡張
- Authors: M. Schuyler Moss, Sepehr Ebadi, Tout T. Wang, Giulia Semeghini,
Annabelle Bohrdt, Mikhail D. Lukin, and Roger G. Melko
- Abstract要約: 本研究では, 量子物質のシリカシミュレーションにおいて, 射影測定データを用いることが可能であることを示す。
我々はデータ強化型変分モンテカルロを用いて、リカレントニューラルネットワークに基づいて強力な自己回帰波動関数アンゼを訓練する。
我々の研究は、量子多体系の大規模シミュレーションのためのハイブリッド量子-古典的アプローチの可能性を強調している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3078264203938486
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Programmable quantum simulators based on Rydberg atom arrays are a
fast-emerging quantum platform, bringing together long coherence times,
high-fidelity operations, and large numbers of interacting qubits
deterministically arranged in flexible geometries. Today's Rydberg array
devices are demonstrating their utility as quantum simulators for studying
phases and phase transitions in quantum matter. In this paper, we show that
unprocessed and imperfect experimental projective measurement data can be used
to enhance in silico simulations of quantum matter, by improving the
performance of variational Monte Carlo simulations. As an example, we focus on
data spanning the disordered-to-checkerboard transition in a $16 \times 16$
square lattice array [S. Ebadi et al. Nature 595, 227 (2021)] and employ
data-enhanced variational Monte Carlo to train powerful autoregressive
wavefunction ans\"atze based on recurrent neural networks (RNNs). We observe
universal improvements in the convergence times of our simulations with this
hybrid training scheme. Notably, we also find that pre-training with
experimental data enables relatively simple RNN ans\"atze to accurately capture
phases of matter that are not learned with a purely variational training
approach. Our work highlights the promise of hybrid quantum--classical
approaches for large-scale simulation of quantum many-body systems, combining
autoregressive language models with experimental data from existing quantum
devices.
- Abstract（参考訳）: ライドバーグ原子配列に基づくプログラマブル量子シミュレータは、長いコヒーレンス時間、高忠実度操作、多数の相互作用する量子ビットを柔軟に配置した、高速な量子プラットフォームである。
今日のrydbergアレイデバイスは、量子物質の相転移や相転移を研究する量子シミュレータとしての有用性を実証している。
本稿では, モンテカルロ変量シミュレーションの性能向上により, 量子物質のシリカシミュレーションを向上するために, 未処理および不完全な実験射影測定データを用いることができることを示す。
例として,16 \times 16$ square lattice array [s. ebadi et al. nature 595, 227 (2021)] の無秩序からチェックボードへの遷移にまたがるデータに着目し,recurrent neural networks (rnns) に基づく強力な自己回帰的波動関数ans\"atzeをトレーニングするために,データエンハンス付き変分モンテカルロを用いる。
このハイブリッドトレーニングスキームを用いてシミュレーションの収束時間の普遍的な改善を観察する。
また,実験データを用いた事前学習によって,比較的単純なrnn ans\"atzeを用いて,純粋に変動訓練アプローチで学習されていない物質の位相を正確に捉えることが可能であることが判明した。
我々の研究は、量子多体システムの大規模シミュレーションのためのハイブリッド量子-古典的アプローチの可能性を強調し、自己回帰言語モデルと既存の量子デバイスからの実験データを組み合わせる。
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