論文の概要: Estimating classical mutual information between quantum subsystems with neural networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.07652v1
• Date: Mon, 11 Aug 2025 06:04:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-12 21:23:28.96658
• Title: Estimating classical mutual information between quantum subsystems with neural networks
• Title（参考訳）: ニューラルネットワークを用いた量子サブシステム間の古典的相互情報の推定
• Authors: D. A. Konyshev, V. V. Mazurenko,
• Abstract要約: 本稿では,ニューラルネットワークによる量子システムの古典的相互情報と固有エントロピーの再構築の可能性を示す。 ニューラルネットワーク手法は、状態空間に非局在化した常磁性波動関数であっても、古典的相互情報の信頼性の高い推定値を与えることを示す。
• 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: Characterizing correlations in a quantum system on the basis of the results of the projective measurements can be performed with different means including the calculation of the classical mutual information. Generally, estimating such information-entropy-based quantities requires having complete statistics of the system's states. Here we explore the possibility to reconstruct the classical mutual information and specific entropy of a quantum system with neural network approach on the basis of limited number of projective measurements. As a prominent example we consider the antiferromagnetic quantum Ising model in transverse and longitudinal magnetic fields which is in demand in both condensed matter physics and quantum computing. We show that the neural network approach gives reliable estimates of the classical mutual information even in the case of paramagnetic wave functions delocalized in the state space. In addition, the phase diagram of the considered quantum system is reconstructed with a special focus on discriminating various types of disordered states.
• Abstract（参考訳）: 古典的相互情報の計算を含む異なる手段を用いて、射影測定結果に基づいて量子系の相関を特徴づけることができる。 一般に、そのような情報エントロピーに基づく量の推定には、システムの状態に関する完全な統計が必要である。 本稿では, 量子系の古典的相互情報と特定のエントロピーを, 限られた数の射影測定に基づいてニューラルネットワークを用いて再構成する可能性について検討する。 顕著な例として、凝縮物質物理学と量子コンピューティングの両方で要求される横磁場と縦磁場の反強磁性量子イジングモデルを考える。 状態空間に非局在化した常磁性波動関数であっても,ニューラルネットワークは古典的相互情報の信頼性の高い推定値を与えることを示す。 さらに、考慮された量子系の位相図は、様々な種類の乱れ状態の識別に特化して再構成される。

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