論文の概要: Entanglement transitions induced by quantum-data collection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.03061v4
• Date: Fri, 17 Jan 2025 16:11:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-20 17:59:09.388761
• Title: Entanglement transitions induced by quantum-data collection
• Title（参考訳）: 量子データ収集による絡み合い遷移
• Authors: Shane P. Kelly, Jamir Marino,
• Abstract要約: 本稿では,システムから量子コンピュータへの量子情報の転送によって引き起こされる量子ビット列の絡み合い遷移について述べる。 この量子データ収集は、量子機械学習アルゴリズムにおいて不可欠なプロトコルである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: We present an entanglement transition in an array of qubits, induced by the transfer of quantum information from a system to a quantum computer. This quantum-data collection is an essential protocol in quantum machine learning algorithms that promise exponential advantage over their classical counterparts. In this and an accompanying work [Phys. Rev. A 111, 012425 (2025)], we identify sufficient conditions for an entanglement transition to occur in the late time state of the system and quantum computer. In this letter, we present an example entanglement transition occurring in a system comprised of a 1D chain of qubits evolving under a random brickwork circuit. After each layer, a fraction $p$ of sites undergo noisy quantum transduction in which quantum information is transferred to a quantum computer but at the cost of introducing noise from an environment. For an entanglement transition to occur, we argue that the environment must obtain the same amount of information as gained by the computer. Under this condition, the circuit shows a transition from volume law to area law entanglement as the rate $p$ is increased above a critical threshold. Our work delineates the prerequisites for quantum-data collection to induce entanglement transitions, thereby establishing a foundational framework for emergent entanglement phenomena in protocols relevant to quantum machine learning.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,システムから量子コンピュータへの量子情報の転送によって引き起こされる量子ビット列の絡み合い遷移について述べる。 この量子データ収集は、古典的なアルゴリズムよりも指数関数的な優位性を約束する量子機械学習アルゴリズムにおいて不可欠なプロトコルである。 これに付随する研究(Phys. A 1111, 012425 (2025))では, システムと量子コンピュータの遅延状態において, 絡み合い遷移が起こるための十分な条件を同定する。 本稿では,ランダムなブリックワーク回路の下で進化する1次元量子ビットの連鎖からなるシステムにおいて発生するエンタングルメント遷移の例を示す。 各層の後、わずかな$p$のサイトでは、量子情報が量子コンピュータに転送されるが、環境からノイズを導入するコストがかかる。 絡み合い遷移が起こるためには、環境はコンピュータが得るのと同じ量の情報を得る必要があると論じる。 この条件下では、回路は、臨界しきい値より$p$が増加するにつれて、体積法から領域法の絡み合いへの遷移を示す。 本研究は,量子データ収集の前提条件を定式化し,量子機械学習に関連するプロトコルにおける創発的絡み合い現象の基盤となる枠組みを確立する。

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