論文の概要: Learning Global Quantum Properties from Local Measurements with Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.11807v2
• Date: Tue, 7 Nov 2023 10:14:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-08 18:52:46.920644
• Title: Learning Global Quantum Properties from Local Measurements with Neural Networks
• Title（参考訳）: ニューラルネットワークを用いた局所的測定からグローバル量子特性の学習
• Authors: Ya-Dong Wu, Yan Zhu, Yuexuan Wang and Giulio Chiribella
• Abstract要約: 我々は,多体量子システムのグローバル特性を正確に予測できるマルチタスクニューラルネットワークモデルを開発した。 このモデルは、量子可観測物の期待値を含む複数の量子特性を同時に予測することができる。 注目すべきは、与えられた量子特性の集合に対するマルチタスクトレーニングにより、モデルが元の集合以外の新しい性質を発見できることである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.066900913839746
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Characterizing the properties of multiparticle quantum systems is a crucial task for quantum computing and many-body quantum physics. The task, however, becomes extremely challenging when the system size becomes large and when the properties of interest involve global measurements on a large number of sites. Here we develop a multi-task neural network model that can accurately predict global properties of many-body quantum systems, like string order parameters and many-body topological invariants, using only limited measurement data gathered from few neighbouring sites. The model can simultaneously predict multiple quantum properties, including not only expectation values of quantum observables, but also general nonlinear functions of the quantum state, such as entanglement entropies. Remarkably, we find that multi-task training over a given set of quantum properties enables our model to discover new properties outside the original set. Without any labeled data, the model can perform unsupervised classification of quantum phases of matter and uncover unknown boundaries between different phases.
• Abstract（参考訳）: 多粒子量子システムの特性を特徴づけることは、量子コンピューティングと多体量子物理学にとって重要な課題である。 しかし、システムのサイズが大きくなり、関心のある特性が多数のサイトにおけるグローバルな測定を伴う場合、タスクは極めて困難になる。 ここでは,周辺地域から収集される限られた測定データのみを用いて,文字列順序パラメータや多体位相不変量などの多体量子システムの大域的特性を正確に予測できるマルチタスクニューラルネットワークモデルを開発する。 このモデルは、量子可観測体の期待値だけでなく、絡み合いエントロピーのような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することができる。 注目すべきは、与えられた量子特性の集合に対するマルチタスクトレーニングにより、モデルが元の集合以外の新しい性質を発見できることである。 ラベル付きデータなしでは、モデルは物質の量子位相の教師なし分類を行い、異なる位相間の未知の境界を明らかにすることができる。

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