論文の概要: Detecting quantum phase transitions in a frustrated spin chain via transfer learning of a quantum classifier algorithm

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.15339v1
• Date: Wed, 27 Sep 2023 01:11:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-28 17:08:01.618552
• Title: Detecting quantum phase transitions in a frustrated spin chain via transfer learning of a quantum classifier algorithm
• Title（参考訳）: 量子分類器アルゴリズムの転送学習によるイライラしたスピンチェーン内の量子相転移の検出
• Authors: Andr\'e J. Ferreira-Martins, Leandro Silva, Alberto Palhares, Rodrigo Pereira, Diogo O. Soares-Pinto, Rafael Chaves and Askery Canabarro
• Abstract要約: 量子相転移を同定するための代替フレームワークを提案する。 ANNNIモデルをベンチマークとして、機械学習が3つのフェーズを検出する方法を示す。 また,従来の機械学習手法とQNN(Quantum Near neighbors)アルゴリズムの比較を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2145532233226681
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The classification of phases and the detection of phase transitions are central and challenging tasks in diverse fields. Within physics, it relies on the identification of order parameters and the analysis of singularities in the free energy and its derivatives. Here, we propose an alternative framework to identify quantum phase transitions. Using the axial next-nearest neighbor Ising (ANNNI) model as a benchmark, we show how machine learning can detect three phases (ferromagnetic, paramagnetic, and a cluster of the antiphase with the floating phase). Employing supervised learning, we demonstrate the feasibility of transfer learning. Specifically, a machine trained only with nearest-neighbor interactions can learn to identify a new type of phase occurring when next-nearest-neighbor interactions are introduced. We also compare the performance of common classical machine learning methods with a version of the quantum nearest neighbors (QNN) algorithm.
• Abstract（参考訳）: 相の分類と相転移の検出は様々な分野において中心的かつ挑戦的な課題である。 物理学では、次数パラメータの同定と自由エネルギーとその微分における特異点の解析に依存している。 本稿では,量子相転移を同定する代替フレームワークを提案する。 軸方向のnext-nearest neighbor ising(annni)モデルをベンチマークとして用いることで、機械学習が3つの相(強磁性、常磁性、反相と浮遊相のクラスター)を検出する方法を示す。 教師付き学習を用いて,転校学習の実現可能性を示す。 特に、neighbor-neighbor相互作用のみを訓練したマシンは、next-nearest-neighbor相互作用が導入されたときに発生する新しい種類の位相を識別することを学ぶことができる。 また,一般的な古典的機械学習手法の性能を,量子近接近傍 (qnn) アルゴリズムのバージョンと比較した。

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