論文の概要: Dual-Capability Machine Learning Models for Quantum Hamiltonian Parameter Estimation and Dynamics Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.13582v1
• Date: Wed, 22 May 2024 12:21:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-25 00:14:28.041281
• Title: Dual-Capability Machine Learning Models for Quantum Hamiltonian Parameter Estimation and Dynamics Prediction
• Title（参考訳）: 量子ハミルトンパラメータ推定とダイナミクス予測のためのデュアル能力機械学習モデル
• Authors: Zheng An, Jiahui Wu, Zidong Lin, Xiaobo Yang, Keren Li, Bei Zeng,
• Abstract要約: 本研究では,2つの機能を持つ機械学習モデルを提案する。 観測された局所観測値の変化から時間依存のハミルトンパラメータを推定することができる。 これはハミルトンのパラメータに基づいてこれらの可観測物の進化を予測することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.142387003055715
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advancements in quantum hardware and classical computing simulations have significantly enhanced the accessibility of quantum system data, leading to an increased demand for precise descriptions and predictions of these systems. Accurate prediction of quantum Hamiltonian dynamics and identification of Hamiltonian parameters are crucial for advancements in quantum simulations, error correction, and control protocols. This study introduces a machine learning model with dual capabilities: it can deduce time-dependent Hamiltonian parameters from observed changes in local observables within quantum many-body systems, and it can predict the evolution of these observables based on Hamiltonian parameters. Our model's validity was confirmed through theoretical simulations across various scenarios and further validated by two experiments. Initially, the model was applied to a Nuclear Magnetic Resonance quantum computer, where it accurately predicted the dynamics of local observables. The model was then tested on a superconducting quantum computer with initially unknown Hamiltonian parameters, successfully inferring them. Our approach aims to enhance various quantum computing tasks, including parameter estimation, noise characterization, feedback processes, and quantum control optimization.
• Abstract（参考訳）: 量子ハードウェアと古典計算シミュレーションの最近の進歩は、量子システムデータのアクセシビリティを著しく向上させ、これらのシステムの正確な記述と予測に対する需要が増大した。 量子ハミルトン力学の正確な予測とハミルトンパラメータの同定は、量子シミュレーション、誤り訂正、制御プロトコルの進歩に不可欠である。 量子多体系における局所観測可能量の変化から時間依存ハミルトンパラメータを推定し、ハミルトンパラメータに基づいてこれらの観測可能量の進化を予測する。 モデルの有効性は,様々なシナリオの理論的シミュレーションによって確認され,さらに2つの実験により検証された。 当初、このモデルは核磁気共鳴量子コンピュータに応用され、そこで局所観測装置の力学を正確に予測した。 このモデルは、当初未知のハミルトンパラメータを持つ超伝導量子コンピュータ上でテストされ、それらを推測した。 本研究の目的は,パラメータ推定,ノイズ評価,フィードバックプロセス,量子制御最適化など,様々な量子コンピューティングタスクを強化することである。

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