論文の概要: Predictive Modelling of Quantum Process with Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.08815v1
• Date: Thu, 17 Aug 2023 06:53:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-21 17:47:01.470045
• Title: Predictive Modelling of Quantum Process with Neural Networks
• Title（参考訳）: ニューラルネットワークを用いた量子プロセスの予測モデリング
• Authors: Yan Zhu, Ya-Dong Wu, Qiushi Liu, Yuexuan Wang, Giulio Chiribella
• Abstract要約: 我々は、入力状態の所定のアンサンブルに適用した場合、未知の量子プロセスの振る舞いを予測するための最初のニューラルネットワークアルゴリズムを開発した。 我々は、量子コンピューティング、量子多体物理学、量子光学における様々な関連プロセスに対して、ニューラルネットワークモデルを用いて数値的な結果を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7228085662092845
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Complete characterization of an unknown quantum process can be achieved by process tomography, or, for continuous time processes, by Hamiltonian learning. However, such a characterization becomes unfeasible for high dimensional quantum systems. In this paper, we develop the first neural network algorithm for predicting the behavior of an unknown quantum process when applied on a given ensemble of input states. The network is trained with classical data obtained from measurements on a few pairs of input/output quantum states. After training, it can be used to predict the measurement statistics of a set of measurements of interest performed on the output state corresponding to any input in the state ensemble. Besides learning a quantum gate or quantum circuit, our model can also be applied to the task of learning a noisy quantum evolution and predicting the measurement statistics on a time-evolving quantum state. We show numerical results using our neural network model for various relevant processes in quantum computing, quantum many-body physics, and quantum optics.
• Abstract（参考訳）: 未知の量子過程の完全な特徴づけは、プロセストモグラフィー、または連続時間プロセスのためにハミルトン学習によって達成できる。 しかし、そのような特徴づけは高次元量子システムでは不可能となる。 本論文では,入力状態の所定のアンサンブルに適用した場合に,未知の量子過程の挙動を予測するニューラルネットワークアルゴリズムを開発した。 ネットワークは、数組の入出力量子状態の測定から得られる古典的なデータで訓練される。 トレーニング後、状態アンサンブルの任意の入力に対応する出力状態で行われた利子測定の一連の測定統計を予測するために使用することができる。 量子ゲートや量子回路の学習に加えて、我々のモデルはノイズの多い量子進化の学習や時間進化する量子状態の測定統計の予測にも応用できる。 量子コンピューティング、量子多体物理学、量子光学の様々な関連プロセスにおいて、ニューラルネットワークモデルを用いて数値的な結果を示す。

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