論文の概要: Unsupervised learning of quantum many-body scars using intrinsic dimension

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.07795v1
• Date: Mon, 15 Jan 2024 16:04:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-17 16:36:47.901139
• Title: Unsupervised learning of quantum many-body scars using intrinsic dimension
• Title（参考訳）: 固有次元を用いた量子多体傷の教師なし学習
• Authors: Harvey Cao, Dimitris G. Angelakis, Daniel Leykam
• Abstract要約: 量子多体散乱系は熱的および非熱的散乱固有状態の両方をスペクトルに含んでいる。 このスカーリング現象は、様々な量子工学の応用においてデコヒーレンスを回避するための潜在的な道のりとなる。 PXPモデルにおいて,2つの次元縮小手法,多次元スケーリングと本質的次元推定が動的特性の学習にどのように役立つかを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum many-body scarred systems contain both thermal and non-thermal scar eigenstates in their spectra. When these systems are quenched from special initial states which share high overlap with scar eigenstates, the system undergoes dynamics with atypically slow relaxation and periodic revival. This scarring phenomenon poses a potential avenue for circumventing decoherence in various quantum engineering applications. Given access to an unknown scar system, current approaches for identification of special states leading to nonthermal dynamics rely on costly measures such as entanglement entropy. In this work, we show how two dimensionality reduction techniques, multidimensional scaling and intrinsic dimension estimation, can be used to learn structural properties of dynamics in the PXP model and distinguish between thermal and scar initial states. The latter method is shown to be robust against limited sample sizes and experimental measurement errors.
• Abstract（参考訳）: 量子多体散乱系は熱的および非熱的散乱固有状態の両方をスペクトルに含んでいる。 これらの系が、希少な固有状態と高い重なり合いを持つ特別な初期状態から切り離された場合、システムは非典型的には緩やかな緩和と周期的回復を伴うダイナミクスを実行する。 このスカーリング現象は、様々な量子工学の応用においてデコヒーレンスを回避するための潜在的な道のりとなる。 未知のスカーシステムへのアクセスが与えられると、非熱力学につながる特殊状態の同定の現在のアプローチは、絡み合いエントロピーのようなコストのかかる尺度に依存している。 本研究では,多次元スケーリングと固有次元推定という2つの次元削減手法を用いて,PXPモデルにおける力学の構造特性を学習し,熱的および傷跡の初期状態の区別を行う方法について述べる。 後者の手法は, 限られた試料径と実験測定誤差に対して頑健であることを示す。

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