論文の概要: Machine learning applications in cold atom quantum simulators

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.08011v1
• Date: Mon, 08 Sep 2025 17:07:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-11 15:16:52.201441
• Title: Machine learning applications in cold atom quantum simulators
• Title（参考訳）: 低温原子量子シミュレータにおける機械学習応用
• Authors: Henning Schlömer, Annabelle Bohrdt,
• Abstract要約: 量子シミュレーションのさまざまな側面において、機械学習がどのように適用されているかという視点を提供する。 我々は、MLが実現した物理的洞察と、これらの手法が有意義な利点をもたらす量子シミュレーションにおける様々な問題に焦点を当てる。
• 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: As ultracold atom experiments become highly controlled and scalable quantum simulators, they require sophisticated control over high-dimensional parameter spaces and generate increasingly complex measurement data that need to be analyzed and interpreted efficiently. Machine learning (ML) techniques have been established as versatile tools for addressing these challenges, offering strategies for data interpretation, experimental control, and theoretical modeling. In this review, we provide a perspective on how machine learning is being applied across various aspects of quantum simulation, with a focus on cold atomic systems. Emphasis is placed on practical use cases -- from classifying many-body phases to optimizing experimental protocols and representing quantum states -- highlighting the specific contexts in which different ML approaches prove effective. Rather than presenting algorithmic details, we focus on the physical insights enabled by ML and the kinds of problems in quantum simulation where these methods offer tangible benefits.
• Abstract（参考訳）: 超低温原子実験が高度に制御され、スケーラブルな量子シミュレータとなると、高次元のパラメータ空間を高度に制御し、効率的に解析・解釈する必要のある複雑な測定データを生成する必要がある。 機械学習(ML)技術は、これらの課題に対処し、データ解釈、実験的制御、理論的モデリングのための戦略を提供する汎用ツールとして確立されている。 本稿では, 量子シミュレーションのさまざまな側面において, 機械学習がどのように応用されているのかを, コールド原子系に焦点をあてて概観する。 マルチボディフェーズの分類から実験プロトコルの最適化、量子状態の表現に至るまで、さまざまなMLアプローチが有効である特定のコンテキストを強調した実践的なユースケースに重点を置いている。 アルゴリズムの詳細を提示するのではなく、MLが実現した物理的洞察と、これらの手法が有意義な利点をもたらす量子シミュレーションにおける問題に焦点をあてる。

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