論文の概要: Learning and Discovering Quantum Properties with Multi-Task Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.11807v1
• Date: Wed, 18 Oct 2023 08:53:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-19 17:17:37.835896
• Title: Learning and Discovering Quantum Properties with Multi-Task Neural Networks
• Title（参考訳）: マルチタスクニューラルネットワークによる量子特性の学習と発見
• Authors: Ya-Dong Wu, Yan Zhu, Yuexuan Wang and Giulio Chiribella
• Abstract要約: ディープニューラルネットワークは、限られた測定データから量子状態の特性を予測する強力なツールである。 複数の量子特性を同時に予測できるネットワークモデルを開発した。 与えられたプロパティのセットでトレーニングされたモデルは、そのセットの外で新しいプロパティを発見できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.066900913839746
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep neural networks are a powerful tool for predicting properties of quantum states from limited measurement data. Here we develop a network model that can simultaneously predict multiple quantum properties, including not only expectation values of quantum observables, but also general nonlinear functions of the quantum state, like entanglement entropies and many-body topological invariants. Remarkably, we find that a model trained on a given set of properties can also discover new properties outside that set. Multi-purpose training also enables the model to infer global properties of many-body quantum systems from local measurements, to classify symmetry protected topological phases of matter, and to discover unknown boundaries between different phases.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワークは、限られた測定データから量子状態の特性を予測する強力なツールである。 ここでは、量子可観測物の期待値だけでなく、絡み合いエントロピーや多体位相不変量などの量子状態の一般的な非線形関数を含む、複数の量子特性を同時に予測できるネットワークモデルを開発する。 注目すべきは、与えられたプロパティセットでトレーニングされたモデルが、そのセットの外で新しいプロパティを発見できることだ。 多目的トレーニングはまた、モデルが局所的な測定から多体量子システムの大域的性質を推測し、対称性が保護された物質の位相相を分類し、異なる位相間の未知の境界を発見することを可能にする。

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