論文の概要: Learning Topological Quantum Phases from Limited Subsystems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.10656v1
• Date: Sun, 12 Jul 2026 08:43:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-14 15:40:48.499464
• Title: Learning Topological Quantum Phases from Limited Subsystems
• Title（参考訳）: 限られたサブシステムからのトポロジカル量子位相の学習
• Authors: Mehran Khosrojerdi, Sougato Bose, Alessandro Cuccoli, Paola Verrucchi, Abolfazl Bayat, Leonardo Banchi,
• Abstract要約: 我々は、小さなサブシステムから量子位相を認識する、データ効率の高い教師付き学習フレームワークを導入する。 一次元格子上の2つのスピンモデルの位相図の分類を用いて、我々のフレームワークをベンチマークする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.18016233072556
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Characterizing quantum topological phases requires measuring non-local string order parameters, demanding access to the full system, which is often experimentally unfeasible. In this work, we introduce a data-efficient supervised learning framework that circumvents this limitation by recognizing quantum phases from small subsystems. Our protocol utilizes a quantum kernel constructed from the reduced density matrices of these subsystems, which can be efficiently estimated experimentally. We benchmark our framework with the classification of the phase diagrams of two spin models on one-dimensional lattices, namely the generalized cluster-Ising spin-1/2 chain and the anisotropic Haldane spin-1 chain. Remarkably, our approach achieves high accuracy in phase classification when operations are limited to as few as one to four sites, and it also generalizes to longer chains even when trained on moderate system sizes. These findings demonstrate that local reduced density matrices preserve vital signatures of global topological phases, offering a practical route to characterize rich phase diagrams of quantum many-body systems.
• Abstract（参考訳）: 量子トポロジカル位相を特徴づけるには、非局所的な文字列順序パラメータを計測し、フルシステムへのアクセスを必要とするが、しばしば実験的に不可能である。 本研究では、この制限を回避するために、小さなサブシステムから量子位相を認識することで、データ効率の高い教師付き学習フレームワークを導入する。 提案プロトコルでは,これらのサブシステムの密度行列の低減から構築した量子カーネルを用いて,効率よく推定することができる。 一次元格子上の2つのスピンモデルの位相図、すなわち一般化クラスタイシングスピン-1/2鎖と異方性ハルデンスピン-1鎖の分類を用いて、我々のフレームワークをベンチマークする。 注意すべき点として,本手法は,操作が1から4箇所に制限された場合の位相分類において高い精度を実現し,中等度システムサイズで訓練した場合でも,より長い連鎖に一般化する。 これらの結果から, 局所還元密度行列は大域的な位相位相の重要なシグネチャを保ち, 量子多体系の豊富な位相図を特徴づける実用的な経路を提供することが示された。

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