論文の概要: Hamiltonian and Liouvillian learning in weakly-dissipative quantum many-body systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.06768v2
• Date: Sun, 10 Nov 2024 19:13:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-12 14:04:19.215226
• Title: Hamiltonian and Liouvillian learning in weakly-dissipative quantum many-body systems
• Title（参考訳）: 弱散逸型量子多体系におけるハミルトンおよびリウヴィリアン学習
• Authors: Tobias Olsacher, Tristan Kraft, Christian Kokail, Barbara Kraus, Peter Zoller,
• Abstract要約: 我々は、リウィリアンのハミルトニアン作用素とリンドブラッド作用素の作用素内容を学ぶための様々な方法を提示し、比較する。 私たちのアプローチの中心的な側面は、パラメータ間の依存関係を導入し、変更することで、(再)パラメータ化(re-) ans'atze)することです。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: We discuss Hamiltonian and Liouvillian learning for analog quantum simulation from non-equilibrium quench dynamics in the limit of weakly dissipative many-body systems. We present and compare various methods and strategies to learn the operator content of the Hamiltonian and the Lindblad operators of the Liouvillian. We compare different ans\"atze based on an experimentally accessible "learning error" which we consider as a function of the number of runs of the experiment. Initially, the learning error decreases with the inverse square root of the number of runs, as the error in the reconstructed parameters is dominated by shot noise. Eventually the learning error remains constant, allowing us to recognize missing ansatz terms. A central aspect of our approaches is to (re-)parametrize ans\"atze by introducing and varying the dependencies between parameters. This allows us to identify the relevant parameters of the system, thereby reducing the complexity of the learning task. Importantly, this (re-)parametrization relies solely on classical post-processing, which is compelling given the finite amount of data available from experiments. We illustrate and compare our methods with two experimentally relevant spin models.
• Abstract（参考訳）: 弱散逸多体系の極限における非平衡クエンチ力学からのアナログ量子シミュレーションのハミルトンおよびリウヴィリアン学習について論じる。 我々は、リウィリアンのハミルトニアン作用素とリンドブラッド作用素の作用素内容を学ぶための様々な方法と戦略を提示し、比較する。 実験の実施回数の関数として考慮した,実験的にアクセス可能な「学習エラー」に基づいて,異なるAns\atzeを比較した。 当初、再構成されたパラメータの誤差はショットノイズに支配されるため、学習誤差は実行回数の逆2乗根によって減少する。 最終的に学習エラーは一定であり、欠落したアンサッツ項を認識できる。 このアプローチの中心的な側面は、パラメータ間の依存関係を導入し、変更することによって、(re-)parametrize ans\atzeを(re-)parametrizeすることです。 これにより、システムの関連するパラメータを識別し、学習タスクの複雑さを低減することができる。 重要なことに、この(再)パラメトリゼーションは古典的な後処理にのみ依存しており、実験から得られる限られた量のデータを考えると魅力的である。 提案手法を2つの実験的なスピンモデルを用いて説明・比較する。

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