論文の概要: Physics-Informed Variational Quantum Classifier for Phase Detection in Strongly Correlated Matter
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.14489v1
- Date: Fri, 12 Jun 2026 14:25:09 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-15 16:00:42.931866
- Title: Physics-Informed Variational Quantum Classifier for Phase Detection in Strongly Correlated Matter
- Title（参考訳）: 強相関物質中の位相検出のための物理インフォームド変量分類器
- Authors: Hugo Catalá, Ezequiel Valero, Germán Rodrigo,
- Abstract要約: フェルミオン準粒子と分子結合状態の間の極相転移を検出するために設計された変分量子アーキテクチャ
VQCは最適な干渉計測プロトコル、特に進化時間と効果的な浴槽相互作用を効率的に発見する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The characterisation of quantum phases in strongly correlated systems is a crucial milestone for the deployment of quantum sensors. In this work, we present a Physics-Informed Variational Quantum Classifier (VQC) designed to detect the topological phase transition between the Fermi polaron quasiparticle and the molecular bound state. Unlike conventional Machine Learning approaches, our quantum architecture is constructed via the Trotterised time-evolution of an effective Hamiltonian, ensuring that the learnable parameters correspond to interpretable physical quantities. We show that the VQC efficiently discovers the optimal interferometric protocol, specifically the evolution time and effective bath interactions required to maximise the visibility of Ramsey fringes, thereby clearly distinguishing the Bose-Einstein Condensate (BEC) and Bardeen-Cooper-Schrieffer (BCS) regimes. Furthermore, we report the validation of this classifier on the QRed superconducting quantum processor (BSC-CNS). Despite the intrinsic hardware noise and decoherence, the VQC preserves the relative ordering of the topological phases. We demonstrate that the physics-informed architecture achieves a linear gate complexity $\mathcal{O}(N)$, bypassing the exponential memory wall of classical simulation and ensuring scalability to many-body regimes.
- Abstract（参考訳）: 強相関系における量子相の特徴化は、量子センサの展開にとって重要なマイルストーンである。
本稿では,フェルミ・ポーラロン準粒子と分子結合状態の間の位相相転移を検出するために設計された物理インフォームド変分量子分類器(VQC)を提案する。
従来の機械学習のアプローチとは異なり、量子アーキテクチャは効果的なハミルトンの時間進化によって構築され、学習可能なパラメータが解釈可能な物理量に対応することを保証する。
本稿では,VQCが最適干渉計プロトコル,特にラムゼイフの可視性を最大化するために必要な進化時間と効果的な浴槽相互作用を効率よく発見し,ボース=アインシュタイン凝縮(BEC)とバーディーン=クーパー=シュリーファー(BCS)体制を明確に区別することを示した。
さらに、この分類器のQRed超伝導量子プロセッサ(BSC-CNS)上での検証について報告する。
固有のハードウェアノイズとデコヒーレンスにもかかわらず、VQCは位相位相の相対順序を保存する。
物理インフォームドアーキテクチャは,古典シミュレーションの指数的メモリ壁をバイパスし,多体状態へのスケーラビリティを確保することで,線形ゲート複雑性を$\mathcal{O}(N)$とすることを示した。
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