論文の概要: With a Little Help from Photons: Quantum Field Theory on Continuous-Variable Quantum Computers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.10619v1
• Date: Fri, 15 Mar 2024 18:31:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-19 22:34:14.736517
• Title: With a Little Help from Photons: Quantum Field Theory on Continuous-Variable Quantum Computers
• Title（参考訳）: 光子の助けを借りて:連続可変量子コンピュータの量子場理論
• Authors: Steven Abel, Michael Spannowsky, Simon Williams,
• Abstract要約: 我々は、任意のハミルトニアンの下で量子力学状態の時間発展を再現する方法を開発し、証明する。 提案手法は,目的状態における所望の時間進化を誘導する特殊準備された量子状態である進化状態を構築することに集中する。 本稿では, CVQCのフィールド理論を, フィールド値の判別なしにエンコードできるように拡張可能な, 新たなフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We delve into the use of photonic quantum computing to simulate quantum mechanics and extend its application towards quantum field theory. We develop and prove a method that leverages this form of Continuous-Variable Quantum Computing (CVQC) to reproduce the time evolution of quantum-mechanical states under arbitrary Hamiltonians, and we demonstrate the method's remarkable efficacy with various potentials. Our method centres on constructing an evolver-state, a specially prepared quantum state that induces the desired time-evolution on the target state. This is achieved by introducing a non-Gaussian operation using a measurement-based quantum computing approach, enhanced by machine learning. Furthermore, we propose a novel framework in which these methods can be extended to encode field theories in CVQC without discretising the field values, thus preserving the continuous nature of the fields. This opens new avenues for quantum computing applications in quantum field theory.
• Abstract（参考訳）: 我々は、光量子コンピューティングを用いて量子力学をシミュレートし、量子場理論への応用を拡大する。 本研究では, 任意のハミルトニアンの下での量子力学状態の時間的発展を再現するために, CVQC (Continuous-Variable Quantum Computing) のこの形式を利用した手法を開発し, 様々なポテンシャルで本手法の顕著な有効性を示す。 提案手法は,目的状態における所望の時間進化を誘導する特殊準備された量子状態である進化状態を構築することに集中する。 これは、計測ベースの量子コンピューティングアプローチを使用して、機械学習によって強化された非ガウス演算を導入することで達成される。 さらに,これらの手法を,フィールド値の判断なしにCVQC内の場理論を符号化するように拡張し,フィールドの連続的な性質を保たせる新しい枠組みを提案する。 これにより、量子場理論における量子コンピューティング応用の新しい道が開かれる。

関連論文リスト

• Quantum Equilibrium Propagation for efficient training of quantum systems based on Onsager reciprocity [0.0]
  平衡伝播(Equilibrium propagation、EP)は、平衡に緩和する古典的なエネルギーモデルに導入され応用された手順である。 ここでは、EPとOnsagerの相互性を直接接続し、これを利用してEPの量子バージョンを導出する。 これは任意の量子系の可観測物の期待値に依存する損失関数の最適化に使うことができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-10T17:22:09Z)
• Quantum Algorithms and Applications for Open Quantum Systems [1.7717834336854132]
  オープン量子系の基本理論の簡潔な要約を提供する。 次に、最近の量子アルゴリズムに関する議論を掘り下げる。 我々は,本分野の現実的な化学,生物,物質システムへの適用性を実証し,関連する応用の議論を締めくくった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-07T19:02:22Z)
• Universal quantum computation using quantum annealing with the transverse-field Ising Hamiltonian [0.0]
  逆場イジング・ハミルトニアンを用いた普遍量子計算の実践的実装法を提案する。 我々の提案はD-Waveデバイスと互換性があり、大規模ゲートベースの量子コンピュータの実現の可能性を広げている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-29T12:47:29Z)
• Quantum data learning for quantum simulations in high-energy physics [55.41644538483948]
  本研究では,高エネルギー物理における量子データ学習の実践的問題への適用性について検討する。 我々は、量子畳み込みニューラルネットワークに基づくアンサッツを用いて、基底状態の量子位相を認識できることを数値的に示す。 これらのベンチマークで示された非自明な学習特性の観察は、高エネルギー物理学における量子データ学習アーキテクチャのさらなる探求の動機となる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-29T18:00:01Z)
• Quantum Machine Learning: from physics to software engineering [58.720142291102135]
  古典的な機械学習アプローチが量子コンピュータの設備改善にどのように役立つかを示す。 量子アルゴリズムと量子コンピュータは、古典的な機械学習タスクを解くのにどのように役立つかについて議論する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-04T23:37:45Z)
• Recent Advances for Quantum Neural Networks in Generative Learning [98.88205308106778]
  量子生成学習モデル(QGLM)は、古典的な学習モデルを上回る可能性がある。 機械学習の観点からQGLMの現状を概観する。 従来の機械学習タスクと量子物理学の両方におけるQGLMの潜在的な応用について論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-07T07:32:57Z)
• On exploring the potential of quantum auto-encoder for learning quantum systems [60.909817434753315]
  そこで我々は,古典的な3つのハードラーニング問題に対処するために,QAEに基づく効果的な3つの学習プロトコルを考案した。 私たちの研究は、ハード量子物理学と量子情報処理タスクを達成するための高度な量子学習アルゴリズムの開発に新たな光を当てています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-29T14:01:40Z)
• The Hintons in your Neural Network: a Quantum Field Theory View of Deep Learning [84.33745072274942]
  線形および非線形の層をユニタリ量子ゲートとして表現する方法を示し、量子モデルの基本的な励起を粒子として解釈する。 ニューラルネットワークの研究のための新しい視点と技術を開くことに加えて、量子定式化は光量子コンピューティングに適している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-08T17:24:29Z)
• Imaginary Time Propagation on a Quantum Chip [50.591267188664666]
  想像時間における進化は、量子多体系の基底状態を見つけるための顕著な技術である。 本稿では,量子コンピュータ上での仮想時間伝搬を実現するアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-24T12:48:00Z)
• Quantum simulation of quantum field theories as quantum chemistry [9.208624182273288]
  コンフォーマル・トランケーション(英: Conformal truncation)は、一般的な強結合量子場理論を解くための強力な数値法である。 量子計算は格子近似の基本的な物理を理解するのに役立つだけでなく、直接量子場理論の手法をシミュレートすることも示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-28T01:20:04Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。