論文の概要: Recovery of a generic local Hamiltonian from a degenerate steady state
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.00334v2
- Date: Mon, 18 Sep 2023 02:57:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-19 22:16:39.749658
- Title: Recovery of a generic local Hamiltonian from a degenerate steady state
- Title(参考訳): 縮退定常状態からのジェネリック局所ハミルトニアンの回復
- Authors: Jing Zhou and D. L. Zhou
- Abstract要約: 量子コンピューティングにおける量子システムの検証には、ハミルトニアン学習(HL)が不可欠である。
HLの成功はハミルトンモデルと定常状態に依存する。
我々は, 脱ジェネレーション混合重み付き固有状態からなる特定の種類の定常状態に対してHLを解析した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 11.567029926262476
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Hamiltonian Learning (HL) is essential for validating quantum systems in
quantum computing. Not all Hamiltonians can be uniquely recovered from a steady
state. HL success depends on the Hamiltonian model and steady state. Here, we
analyze HL for a specific type of steady state composed of eigenstates with
degenerate mixing weight, making these Hamiltonian's eigenstates
indistinguishable. To overcome this challenge, we utilize the orthogonality
relationship between the eigenstate space and its complement space,
constructing the orthogonal space equation. By counting the number of linearly
independent equations derived from a steady state, we determine the
recoverability of a generic local Hamiltonian. Our scheme is applicable for
generic local Hamiltonians under various steady state, therefore offering a way
of measuring the degree to which a steady state characterizes a Hamiltonian.
- Abstract(参考訳): 量子コンピューティングにおける量子システムの検証には、ハミルトニアン学習(HL)が不可欠である。
すべてのハミルトン人は定常状態から一意に回復できるわけではない。
HLの成功はハミルトンモデルと定常状態に依存する。
ここで, HL は縮退混合重みを持つ固有状態からなる特定の定常状態に対して解析し, これらの固有状態は区別できない。
この課題を克服するために、固有状態空間とその補空間の間の直交関係を利用して直交空間方程式を構築する。
定常状態から導出される線形独立方程式の数を数えることにより、一般局所ハミルトニアンの回復可能性を決定する。
我々のスキームは、様々な定常状態の下での一般の局所ハミルトニアンに適用できるので、定常状態がハミルトニアンを特徴づける度合いを測る方法を提供する。
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