論文の概要: Disentanglement Provides a Unified Estimation for Quantum Entropies and Distance Measures

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.07716v2
• Date: Mon, 29 Jul 2024 07:00:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-31 00:16:53.110618
• Title: Disentanglement Provides a Unified Estimation for Quantum Entropies and Distance Measures
• Title（参考訳）: 量子エントロピーと距離測度を統一的に推定するディスタングルメント
• Authors: Myeongjin Shin, Seungwoo Lee, Junseo Lee, Mingyu Lee, Donghwa Ji, Hyeonjun Yeo, Kabgyun Jeong,
• Abstract要約: 本稿では、量子エントロピーと距離を推定するために、分散量子ニューラルネットワーク(DEQNN)を用いた統一的なアプローチを提案する。 我々の数学的証明は、DECNNがより小さな部分状態において量子エントロピーと距離を保存できることを証明している。 この方法は任意の数の量子状態に対してスケーラブルであり、特により複雑な量子系に対して有効である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.14566083603001
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The estimation of quantum entropies and distance measures, such as von Neumann entropy, R\'enyi entropy, Tsallis entropy, trace distance, and fidelity-induced distances like Bures distance, has been a key area of research. This paper introduces a unified approach using Disentangling Quantum Neural Networks (DEQNN) for estimating these quantities, leveraging continuity bounds and disentanglement in the cost function design. Our mathematical proof demonstrates that DEQNN can preserve quantum entropies and distances in smaller partial states, making them suitable for further estimation. This method is scalable to an arbitrary number of quantum states and is particularly effective for less complex quantum systems. Numerical simulations validate our approach, and we also discuss strategies to enhance trainability and avoid barren plateaus.
• Abstract（参考訳）: フォン・ノイマン・エントロピー、R'enyi Entropy、Tsallis entropy、トレース距離、およびビュールズ距離のような忠実度誘起距離などの量子エントロピーと距離測度の推定は研究の重要な領域である。 本稿では,これらの量の推定に分散量子ニューラルネットワーク(DEQNN)を用いた統一的手法を提案する。 我々の数学的証明は、DECNNがより小さな部分状態で量子エントロピーと距離を保存できることを示し、さらなる推定に適している。 この方法は任意の数の量子状態に対してスケーラブルであり、特により複雑な量子系に対して有効である。 数値シミュレーションにより本手法の有効性を検証し,トレーニング性の向上と不毛な高原の回避策についても検討する。

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