論文の概要: Machine learning the effects of many quantum measurements

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.08890v1
• Date: Wed, 10 Sep 2025 18:00:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-12 16:52:24.088553
• Title: Machine learning the effects of many quantum measurements
• Title（参考訳）: 多くの量子計測の影響を機械学習が学習する
• Authors: Wanda Hou, Samuel J. Garratt, Norhan M. Eassa, Eliott Rosenberg, Pedram Roushan, Yi-Zhuang You, Ehud Altman,
• Abstract要約: 超伝導量子プロセッサにおいて、1次元および2次元の量子ビット配列の絡み合った状態を生成する。 遠方の量子ビット対間で引き起こされる長距離の絡み合いを、他の全てを測定する際に特徴付けることを目的とする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5973423278489198
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Measurements are essential for the processing and protection of information in quantum computers. They can also induce long-range entanglement between unmeasured qubits. However, when post-measurement states depend on many non-deterministic measurement outcomes, there is a barrier to observing and using the entanglement induced by prior measurements. Here we demonstrate a new approach for detecting such measurement-induced entanglement. We create short-range entangled states of one- and two-dimensional arrays of qubits in a superconducting quantum processor, and aim to characterize the long-range entanglement induced between distant pairs of qubits when we measure all of the others. To do this we use unsupervised training of neural networks on observations to create computational models for post-measurement states and, by correlating these models with experimental data, we reveal measurement-induced entanglement. Our results additionally demonstrate a transition in the ability of a classical agent to accurately model the experimental data; this is closely related to a measurement-induced phase transition. We anticipate that our work can act as a basis for future experiments on quantum error correction and more general problems in quantum control.
• Abstract（参考訳）: 測定は、量子コンピュータにおける情報の処理と保護に不可欠である。 また、測定されていない量子ビット間の長距離の絡み合いも引き起こす。 しかし, 測定後状態が多くの非決定論的測定結果に依存する場合, 先行測定によって引き起こされる絡みを観察し, 使用するための障壁が存在する。 ここでは、そのような測定誘起絡みを検知するための新しいアプローチを示す。 超伝導量子プロセッサにおける1次元および2次元の量子ビット配列の短距離絡み合い状態を生成し、他の全ての量子ビットを測定する際に、遠方の量子ビット対間で引き起こされる長距離絡み合いを特徴付けることを目的とする。 これを実現するために、観測上のニューラルネットワークの教師なしトレーニングを用いて、測定後の状態の計算モデルを作成し、これらのモデルと実験データとを関連付けることにより、測定による絡み合いを明らかにする。 実験結果は,実験データを正確にモデル化する古典的エージェントの能力の推移を示すものであり,これは測定誘起相転移と密接に関連している。 我々は、量子誤り訂正と量子制御におけるより一般的な問題に関する将来の実験の基礎として、我々の研究が機能することを期待する。

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