論文の概要: Deep learning the nonclassicality within quasi-distribution representations from marginals

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.16055v1
• Date: Tue, 26 Dec 2023 13:56:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-27 14:57:44.563862
• Title: Deep learning the nonclassicality within quasi-distribution representations from marginals
• Title（参考訳）: 準分布表現における非古典性の深層学習
• Authors: Hong-Bin Chen, Cheng-Hua Liu, Kuan-Lun Lai, Bor-Yann Tseng, Ping-Yuan Lo, Yueh-Nan Chen, Chi-Hua Yu
• Abstract要約: カラーマッピングと統合された深層生成モデルを用いて,実験データからの負性を伴う準分布を構成する。 我々はまた、標準ハミルトンアンサンブル表現(CHER)の挑戦的な問題に取り組む。 物理インフォームド最適化は, 合成データを用いて訓練しながらも, 非古典性に対する熱ゆらぎの有害な影響を捉えることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.18749525824656
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: To unequivocally distinguish the genuine quantumness from classicality, a widely adopted approach appeals to the negativity within a join quasi-distribution representation as a compelling evidence for the nonclassical essence. However, to construct a joint quasi-distribution with negativity from experimental data typically proves to be highly cumbersome. Here we propose a computational approach utilizing a deep generative model integrated with color mapping to construct the bivariate joint quasi-distribution functions by processing three marginals. We first apply our model to predict the Wigner functions subject to thermal noises. Our model successfully predicts the Wigner functions with a prominent accuracy by processing three marginals of probability distributions. We also tackle a challenging problem of the canonical Hamiltonian ensemble representation (CHER), which is developed for characterizing the dynamical process nonclassicality. Furthermore, we also design optimal synthetic datasets to train the model for overcoming the ground-truth deficiency of the CHER problem. While trained with synthetic data, the physics-informed optimization enables our model to capture the detrimental effect of the thermal fluctuations on nonclassicality. Our approach also provides a significant reduction of the experimental efforts of constructing the Wigner functions of quantum states.
• Abstract（参考訳）: 真の量子性と古典性を明確に区別するために、広く採用されているアプローチは、結合準分布表現における負性に対して、非古典的本質の説得力のある証拠としてアピールする。 しかし、実験データから負性のある準分布を構成することは、通常非常に困難であることが証明される。 本稿では,カラーマッピングと統合された深層生成モデルを用いた計算手法を提案する。 まず, 熱雑音を受けるウィグナー関数の予測に本モデルを適用した。 我々のモデルは確率分布の3つの限界を処理し、ワイナー関数を顕著な精度で予測する。 我々はまた、力学過程の非古典性を特徴づけるために開発された標準ハミルトンアンサンブル表現(CHER)の挑戦的な問題に取り組む。 さらに,cher問題の基底欠陥を克服するためのモデル学習のための最適な合成データセットも設計した。 物理インフォームド最適化は,合成データを用いてトレーニングしながら,非古典性に対する熱ゆらぎの有害な影響を捉えることができる。 このアプローチは、量子状態のウィグナー関数を構築する実験的な努力を大幅に削減する。

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