論文の概要: Neural network enhanced cross entropy benchmark for monitored circuits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.13005v1
• Date: Wed, 22 Jan 2025 16:46:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-23 18:44:14.071823
• Title: Neural network enhanced cross entropy benchmark for monitored circuits
• Title（参考訳）: ニューラルネットワークによるモニタ回路のクロスエントロピーベンチマーク
• Abstract要約: 我々は、リカレントニューラルネットワークを用いて、ネイティブトラップイオンMIPTの測定記録の表現を学習する。 この生成モデルを用いることで,クロスエントロピーを正確に推定するために必要な測定回数を大幅に削減できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We explore the interplay of quantum computing and machine learning to advance experimental protocols for observing measurement-induced phase transitions (MIPT) in quantum devices. In particular, we focus on trapped ion monitored circuits and apply the cross entropy benchmark recently introduced by [Li et al., Phys. Rev. Lett. 130, 220404 (2023)], which can mitigate the post-selection problem. By doing so, we reduce the number of projective measurements -- the sample complexity -- required per random circuit realization, which is a critical limiting resource in real devices. Since these projective measurement outcomes form a classical probability distribution, they are suitable for learning with a standard machine learning generative model. In this paper, we use a recurrent neural network (RNN) to learn a representation of the measurement record for a native trapped-ion MIPT, and show that using this generative model can substantially reduce the number of measurements required to accurately estimate the cross entropy. This illustrates the potential of combining quantum computing and machine learning to overcome practical challenges in realizing quantum experiments.
• Abstract（参考訳）: 我々は,量子デバイスにおける測定誘起相転移(MIPT)を観測するための実験プロトコルを開発するために,量子コンピューティングと機械学習の相互作用について検討する。 特に、捕捉されたイオンモニタ回路に着目し、最近導入された[Li et al , Phys. Lett. 130, 220404 (2023)]のクロスエントロピーベンチマークを適用し、選択後の問題を緩和する。 これにより、実際のデバイスにおいて重要な制限リソースであるランダム回路の実現に要する射影測定(サンプルの複雑さ)の数を減らすことができる。 これらの射影測定結果は古典的な確率分布を形成するため、標準的な機械学習生成モデルを用いて学習するのに適している。 本稿では、リカレントニューラルネットワーク(RNN)を用いて、ネイティブトラップイオンMIPTの測定記録の表現を学習し、この生成モデルを用いることで、クロスエントロピーを正確に推定するために必要な測定回数を大幅に削減できることを示す。 これは量子コンピューティングと機械学習を組み合わせることで、量子実験の実現における実践的な課題を克服する可能性を示している。

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