論文の概要: ShadowGPT: Learning to Solve Quantum Many-Body Problems from Randomized Measurements
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.03285v2
- Date: Tue, 19 Nov 2024 06:57:57 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-20 13:33:26.569318
- Title: ShadowGPT: Learning to Solve Quantum Many-Body Problems from Randomized Measurements
- Title（参考訳）: ShadowGPT:ランダムな測定から量子多体問題の解法を学ぶ
- Authors: Jian Yao, Yi-Zhuang You,
- Abstract要約: 本稿では,量子実験から収集したランダム化測定データから学習することで,量子多体問題を解く新しい手法であるShadowGPTを提案する。
このモデルは量子ハミルトニアンの基底状態のシミュレーションされた古典的影データに基づいて訓練された生成前訓練変圧器(GPT)である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1946359779523332
- License:
- Abstract: We propose ShadowGPT, a novel approach for solving quantum many-body problems by learning from randomized measurement data collected from quantum experiments. The model is a generative pretrained transformer (GPT) trained on simulated classical shadow data of ground states of quantum Hamiltonians, obtained through randomized Pauli measurements. Once trained, the model can predict a range of ground state properties across the Hamiltonian parameter space. We demonstrate its effectiveness on the transverse-field Ising model and the $\mathbb{Z}_2 \times \mathbb{Z}_2$ cluster-Ising model, accurately predicting ground state energy, correlation functions, and entanglement entropy. This approach highlights the potential of combining quantum data with classical machine learning to address complex quantum many-body challenges.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,量子実験から収集したランダム化測定データから学習することで,量子多体問題を解く新しい手法であるShadowGPTを提案する。
このモデルは、量子ハミルトニアンの基底状態のシミュレーションされた古典的影データに基づいて訓練された生成事前学習変換器(GPT)である。
一度訓練すると、モデルはハミルトンパラメータ空間の様々な基底状態特性を予測できる。
本研究では, 逆場イジングモデルと$\mathbb{Z}_2 \times \mathbb{Z}_2$ cluster-Isingモデルにおいて, 基底状態エネルギー, 相関関数, 絡み合いエントロピーを正確に予測し, 有効性を示す。
このアプローチは、量子データと古典的な機械学習を組み合わせることで、複雑な量子多体問題に対処する可能性を強調している。
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