Fugu-MT 論文翻訳(概要): Generative modeling assisted simulation of measurement-altered quantum criticality

論文の概要: Generative modeling assisted simulation of measurement-altered quantum criticality

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.01513v1
Date: Mon, 02 Dec 2024 14:03:52 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-12-04 15:48:10.677511
Title: Generative modeling assisted simulation of measurement-altered quantum criticality
Title（参考訳）: 量子臨界測定の創成モデルによるシミュレーション
Authors: Yuchen Zhu, Molei Tao, Yuebo Jin, Xie Chen,
Abstract要約: 本稿では、機械学習を用いて、測定誘起量子現象のシミュレーションを支援することを提案する。本稿では, 量子臨界度プロトコルに着目し, ランダムな測定結果から, 臨界鎖の局所還元密度行列を生成する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 13.6386318414559
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Abstract: In quantum many-body systems, measurements can induce qualitative new features, but their simulation is hindered by the exponential complexity involved in sampling the measurement results. We propose to use machine learning to assist the simulation of measurement-induced quantum phenomena. In particular, we focus on the measurement-altered quantum criticality protocol and generate local reduced density matrices of the critical chain given random measurement results. Such generation is enabled by a physics-preserving conditional diffusion generative model, which learns an observation-indexed probability distribution of an ensemble of quantum states, and then samples from that distribution given an observation.
Abstract（参考訳）: 量子多体系では、測定は質的な新しい特徴を誘導することができるが、そのシミュレーションは測定結果をサンプリングする際の指数関数的な複雑さによって妨げられる。本稿では、機械学習を用いて、測定誘起量子現象のシミュレーションを支援することを提案する。特に, 量子臨界度プロトコルに着目し, ランダムな測定結果から, 臨界鎖の局所還元密度行列を生成する。このような生成は物理学保存条件拡散生成モデルによって実現され、量子状態のアンサンブルの観測インデックス付き確率分布を学習し、その分布からのサンプルを観察する。

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