論文の概要: Predicting the von Neumann Entanglement Entropy Using a Graph Neural Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.23635v2
• Date: Fri, 04 Jul 2025 10:38:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-08 15:46:34.298151
• Title: Predicting the von Neumann Entanglement Entropy Using a Graph Neural Network
• Title（参考訳）: グラフニューラルネットワークによるノイマンエンタングルメントエントロピーの予測
• Authors: Anas Saleh,
• Abstract要約: 本稿では,実験可能なビットストリングから直接フォン・ノイマンエントロピーを予測するために,グラフニューラルネットワークを用いた機械学習手法を提案する。 我々は、このアプローチをRydbergのはしごシステム上でテストし、0から1.9までのエントロピー値を持つデータセット上でトレーニング範囲内で評価する場合、平均絶対誤差は3.6倍10-3$となる。
• 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: Calculating the von Neumann entanglement entropy from experimental data is challenging due to its dependence on the complete wavefunction, forcing reliance on approximations such as classical mutual information (MI). We propose a machine learning approach using a graph neural network to predict the von Neumann entropy directly from experimentally accessible bitstrings. We test this approach on a Rydberg ladder system and achieve a mean absolute error of $3.6 \times 10^{-3}$ when evaluating within the training range on a dataset with entropy values ranging from 0 to 1.9. The model achieves a mean absolute percentage error of 1.44\% and outperforms MI-based bounds. When tested beyond the training range, the model maintains reasonable accuracy. Furthermore, we demonstrate that fine-tuning the model with small datasets significantly improves performance on data outside the original training range.
• Abstract（参考訳）: 実験データからフォン・ノイマン絡み合いエントロピーを計算することは、完全な波動関数に依存するため困難であり、古典的相互情報(MI)のような近似に依存する。 本稿では,実験可能なビットストリングから直接フォン・ノイマンエントロピーを予測するために,グラフニューラルネットワークを用いた機械学習手法を提案する。 我々は,この手法をRydbergのラグシステム上でテストし,0から1.9までのエントロピー値を持つデータセット上でトレーニング範囲内で評価する場合,平均絶対誤差を3.6 \times 10^{-3}$とする。 このモデルでは平均絶対パーセンテージ誤差が 1.44 % に達し、MI ベースの境界よりも優れる。 トレーニング範囲を超えてテストする場合、モデルは妥当な精度を維持する。 さらに、小さなデータセットでモデルを微調整することで、元のトレーニング範囲外のデータの性能が大幅に向上することを示した。

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