論文の概要: Black hole/quantum machine learning correspondence
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.09678v1
- Date: Wed, 11 Jun 2025 12:52:38 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-13 06:35:02.968398
- Title: Black hole/quantum machine learning correspondence
- Title(参考訳): ブラックホール/量子機械学習対応
- Authors: Jae-Weon Lee, Zae Young Kim,
- Abstract要約: ホーキング放射からの情報検索は、量子線形回帰のレンズを通して見ることができる。
ページタイム間の遷移はサブシステムのランク構造の変化と関連していることを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We explore a potential connection between the black hole information paradox and the double descent phenomenon in quantum machine learning. Information retrieval from Hawking radiation can be viewed through the lens of quantum linear regression over black hole microstates, with the Page time corresponding to the interpolation threshold, beyond which test error decreases despite overparameterization. Using the Marchenko-Pastur law, we derive the variance in test error for the quantum linear regression problem and show that the transition across the Page time is associated with a change in the rank structure of subsystems. This observation suggests a conceptual parallel between black hole physics and machine learning that may provide new perspectives for both fields.
- Abstract(参考訳): 量子機械学習におけるブラックホール情報パラドックスと二重降下現象の関連性について検討する。
ホーキング放射からの情報検索は、ブラックホールマイクロステート上の量子線形回帰のレンズを通して見ることができ、ページ時間は補間しきい値に対応し、オーバーパラメータ化にもかかわらずテストエラーが減少する。
マルテンコ・パストゥル法則を用いて、量子線型回帰問題に対するテスト誤差のばらつきを導出し、ページ時間間の遷移がサブシステムのランク構造の変化と関連していることを示す。
この観察は、ブラックホール物理学と、両方の分野に新しい視点を提供する機械学習の間に、概念的な平行性を示唆している。
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