論文の概要: Observing quantum measurement collapse as a learnability phase transition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.00058v1
• Date: Tue, 31 Oct 2023 18:06:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-02 16:11:28.831841
• Title: Observing quantum measurement collapse as a learnability phase transition
• Title（参考訳）: 学習可能性相転移としての量子計測崩壊の観測
• Authors: Utkarsh Agrawal, Javier Lopez-Piqueres, Romain Vasseur, Sarang Gopalakrishnan, and Andrew C. Potter
• Abstract要約: 我々は,量子H1-1系モデル量子プロセッサにおいて,捕捉されたイオン鎖中の観測可能な測定誘起相転移を報告した。 この遷移は、観測可能な量子の不確実性と観測者が測定記録から学べる情報の量の両方において、鋭く一致した変化として表される。 統計的メカニカルモデルと機械学習の洞察を利用して、効率的に計算可能なアルゴリズムを設計し、この遷移を観察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.188383832081829
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The mechanism by which an effective macroscopic description of quantum measurement in terms of discrete, probabilistic collapse events emerges from the reversible microscopic dynamics remains an enduring open question. Emerging quantum computers offer a promising platform to explore how measurement processes evolve across a range of system sizes while retaining coherence. Here, we report the experimental observation of evidence for an observable-sharpening measurement-induced phase transition in a chain of trapped ions in Quantinuum H1-1 system model quantum processor. This transition manifests as a sharp, concomitant change in both the quantum uncertainty of an observable and the amount of information an observer can (in principle) learn from the measurement record, upon increasing the strength of measurements. We leverage insights from statistical mechanical models and machine learning to design efficiently-computable algorithms to observe this transition (without non-scalable post-selection on measurement outcomes) and to mitigate the effects on errors in noisy hardware.
• Abstract（参考訳）: 離散的確率的崩壊現象の観点から量子測定の効果的なマクロ的記述が可逆的な微視的ダイナミクスから現れるメカニズムは、永続的なオープンな疑問である。 新興量子コンピュータは、コヒーレンスを維持しながら、さまざまなシステムサイズにわたって測定プロセスがどのように進化するかを探求する、有望なプラットフォームを提供する。 本稿では,量子H1-1系モデル量子プロセッサにおける捕捉イオン鎖中の観測可能な測定誘起相転移の証拠を実験的に報告する。 この遷移は、観測可能な量子的不確実性と観測者が測定記録から(原則として)学習できる情報量の両方において、測定の強度を増大させ、鋭く一致した変化として現れる。 統計力学モデルと機械学習の知見を活用し、この遷移を効率的に計算可能なアルゴリズムを設計(測定結果に対する非スカラブルなポスト選択を必要とせず)し、ノイズの多いハードウェアにおけるエラーの影響を緩和する。

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