論文の概要: Hybrid Quantum-Classical Neural Networks for Recognizing Quantum Phases
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.28201v1
- Date: Fri, 26 Jun 2026 15:49:45 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-29 18:24:25.5333
- Title: Hybrid Quantum-Classical Neural Networks for Recognizing Quantum Phases
- Title（参考訳）: 量子位相認識のためのハイブリッド量子古典ニューラルネットワーク
- Authors: Colin Scarato, Johannes Knörzer, Markus K. Hoffmann, Leon C. Sander, Luca Hofele, Shengpu Wang, Kilian Hanke, Ashay Sathe, Dominic Hagmann, Alexander Flasby, Michael J. Hartmann, Petr Zapletal, Andreas Wallraff, Christoph Hellings,
- Abstract要約: 量子位相認識のためのハイブリッド量子古典ニューラルネットワークを導入,実装する。
最適化ループで超伝導量子ハードウェアを用いて両方のコンポーネントをトレーニングする。
磁場中で最大4x4のサイトを持つ表面符号格子の量子位相の分類器を実験的に実証した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.960775552553272
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Identifying quantum phases of matter is key to understanding strongly correlated materials, but remains a challenging task for both conventional computers and current quantum processors. Here, we introduce and implement a hybrid quantum-classical neural network for quantum phase recognition by combining a hardware-efficient parameterized quantum circuit and a feedforward neural network. We jointly train both components with superconducting quantum hardware in the optimization loop, to experimentally demonstrate a classifier for the quantum phases of surface code lattices with up to 4x4 sites in a magnetic field. To learn nonlocal features of the topological phase, we train the hybrid neural network to distinguish topological ground states of the surface code from a featureless ensemble of product states. This allows the trained classifier to distinguish topological ground states from randomly chosen product states, even when subjected to any single-qubit Pauli error. The classifier reaches accuracies above 85% in single-shot measurements, and above 99% when averaging over ten measurements. We expect hybrid neural networks such as the one presented here to be a promising approach for characterizing quantum states in scenarios where classical methods exhibit an unfavorable scaling of sample complexity.
- Abstract（参考訳）: 物質の量子位相の同定は、強く相関する物質を理解する上で鍵となるが、従来のコンピュータと現在の量子プロセッサの両方にとって難しい課題である。
本稿では、ハードウェア効率のパラメータ化量子回路とフィードフォワードニューラルネットワークを組み合わせることで、量子位相認識のためのハイブリッド量子古典ニューラルネットワークを導入、実装する。
最適化ループで超伝導量子ハードウェアを用いて両コンポーネントを共同でトレーニングし、磁場中に最大4x4の部位を持つ表面コード格子の量子位相の分類器を実験的に実証する。
トポロジカルフェーズの非局所的特徴を学習するために、我々はハイブリッドニューラルネットワークを訓練し、表面コードのトポロジカルグラウンド状態と特徴のない積状態のアンサンブルを区別する。
これにより、訓練された分類器は、任意の単一キュービットのパウリ誤差を受ける場合でも、ランダムに選択された積状態と位相的基底状態とを区別することができる。
この分類器は、単発測定で85%以上、平均10以上の測定で99%以上に達する。
ここで提示されたようなハイブリッドニューラルネットワークは、古典的手法がサンプルの複雑さの好ましくないスケーリングを示すシナリオにおいて、量子状態を特徴づけるための有望なアプローチであると期待している。
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