論文の概要: Emergence of global receptive fields capturing multipartite quantum correlations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.13033v1
• Date: Fri, 23 Aug 2024 12:45:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-26 15:10:31.013078
• Title: Emergence of global receptive fields capturing multipartite quantum correlations
• Title（参考訳）: 多部量子相関を捉える大域受容場の創発
• Authors: Oleg M. Sotnikov, Ilia A. Iakovlev, Evgeniy O. Kiktenko, Mikhail I. Katsnelson, Aleksey K. Fedorov, Vladimir V. Mazurenko,
• Abstract要約: 量子物理学において、波動関数レベルで明確に定義された構造を持つ単純なデータでさえ、非常に複雑な相関によって特徴づけられる。 量子統計学を学習しながら、ニューラルネットワークの重み空間をモニタリングすることで、複雑な多部パターンに関する物理的直観を発達させることができることを示す。 この結果から,非局所パターンを用いたデータ処理のための畳み込みニューラルネットワークの構築について,新たな知見が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.565473932498362
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In quantum physics, even simple data with a well-defined structure at the wave function level can be characterized by extremely complex correlations between its constituent elements. The inherent non-locality of the quantum correlations generally prevents one from providing their simple and transparent interpretation, which also remains a challenging problem for advanced classical techniques that approximate quantum states with neural networks. Here we show that monitoring the neural network weight space while learning quantum statistics from measurements allows to develop physical intuition about complex multipartite patterns and thus helps to construct more effective classical representations of the wave functions. Particularly, we observe the formation of distinct global convolutional structures, receptive fields in the hidden layer of the Restricted Boltzmann Machine (RBM) within the neural quantum tomography of the highly-entangled Dicke states. On this basis we propose an exact two-parameter classical representation not only for a specific quantum wave function, but for the whole family of the N-qubit Dicke states of different entanglement. Our findings suggest a fresh look at constructing convolutional neural networks for processing data with non-local patterns and pave the way for developing exact learning-based representations of entangled quantum states.
• Abstract（参考訳）: 量子物理学において、波動関数レベルで明確に定義された構造を持つ単純なデータでさえ、その構成要素間の非常に複雑な相関によって特徴づけられる。 量子相関の固有の非局所性は、一般に単純で透明な解釈を提供することを防ぎ、ニューラルネットワークと量子状態を近似する先進的な古典的手法においても難しい問題である。 ここでは、測定から量子統計学を学習しながら、ニューラルネットワークの重み空間をモニタリングすることにより、複雑な多部パターンに関する物理的直観を発達させ、波動関数のより効率的な古典的表現を構築するのに役立つことを示す。 特に,高度に絡み合ったディック状態の量子トモグラフィーにおいて,制限ボルツマンマシン (RBM) の隠蔽層における受容場である,異なる大域的畳み込み構造の形成を観察する。 この基礎から、特定の量子波動関数だけでなく、異なる絡み合いを持つN量子ビットディック状態の全族に対して、正確に2パラメータの古典表現を提案する。 本研究は,非局所パターンを用いたデータ処理のための畳み込みニューラルネットワークの構築と,絡み合った量子状態の正確な学習ベース表現の開発方法について,新たな考察を行うことを示唆する。

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