論文の概要: Hayden--Preskill recovery at finite temperature on a quantum processor: dynamics and initial state from the SYK model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.28486v1
• Date: Thu, 30 Jul 2026 16:38:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-31 21:37:00.664917
• Title: Hayden--Preskill recovery at finite temperature on a quantum processor: dynamics and initial state from the SYK model
• Title（参考訳）: ヘイデン--量子プロセッサ上の有限温度でのスキル回復:SYKモデルからのダイナミクスと初期状態
• Abstract要約: 本研究は, ポストセレクションの確率が無視できないという意味で, 情報の回収に成功していることを示す。 N = 8$Majoranasの2値スパースSYKハミルトニアンを用いて,IBM超伝導プロセッサ上でプロトコルを実装した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.434964016971127
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the original Hayden--Preskill recovery, the post-injection scrambler and initial state are {\it not related}. We extend this setup in two ways: by using a SWAP gate so that the scrambler and initial state are {\it related}, and by considering recovery at {\it finite} temperature. For this modified protocol, we show that the information is successfully recovered in the sense that the postselection probability is non-negligible and the conditional fidelity is large. We find that both the postselection probability and the conditional fidelity are proportional to temperature, reflecting the reduced entanglement of the initial state at lower temperatures. We also derive their late-time analytic estimates under the assumption of uniform operator spreading and show that they agree well with the numerical results. This demonstrates that strong scrambling is important for successful information recovery. Implementing the protocol on an IBM superconducting processor using a binary sparse SYK Hamiltonian with $N = 8$ Majoranas, we observe that the data retain the qualitative recovery dynamics and that a SWAP-based error-mitigation scheme improves both the postselection probability and the conditional fidelity.
• Abstract（参考訳）: 元のHayden-Preskillリカバリでは、インジェクション後のスクランブラと初期状態は関係しない。 この設定は、SWAPゲートを用いてスクランブラと初期状態が {\it related} となるように拡張し、および {\it finite} 温度での回復を検討する。 この修正プロトコルでは, ポストセレクションの確率が無視可能であり, 条件の忠実度が大きいという意味で, 情報の回復に成功していることを示す。 その結果,ポストセレクションの確率と条件の忠実度はともに温度に比例し,初期状態の低い温度での絡み合いを反映していることがわかった。 また,一様作用素の拡散を前提としたリアルタイム解析推定を導出し,数値結果によく一致することを示す。 これは、情報回復を成功させる上で、強力なスクランブルが重要であることを示している。 N = 8$Majoranas の2成分スパース SYK Hamiltonian を用いて,IBM 超伝導プロセッサ上でプロトコルを実装し,定性回復のダイナミクスを保ち,SWAP に基づく誤り軽減方式により,ポストセレクションの確率と条件の忠実度が向上することを示した。

関連論文リスト

• Preparing a Thermofield Double State with Feedback Quantum Algorithms [0.0]
  相関した熱状態の基底状態の準備は、量子重力モデルと量子プロセッサ上の多体熱力学をシミュレートするための基本的な前提条件である。 本研究では,2結合Sachdev-Ye-Kitaevモデル(Maldacena-Qiモデル)の基底状態構築について検討する。 ITETR-FALQONプロトコルは,仮想時間拡張FALQONに存在する仮想時間進化と時間再スケーリング機構を統合する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-07-02T03:25:37Z)
• The Value of Mechanistic Priors in Sequential Decision Making [41.418304743101174]
  ハイブリッド・メカニスティック・モデル、学習された残差を持つ物理的先行性は、良い決定に必要なデータを減らすことを約束するが、これをテストするための計算可能な基準は存在しない。 両体制とも, 逐次意思決定におけるメカニスティックな先駆的価値を特徴づける。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-11T05:43:53Z)
• $σ$-VQE: Excited-state preparation of quantum many-body scars with shallow circuits [0.0]
  我々は変分量子固有解法(VQE)のタイプを提示し、ベンチマークする。 スペクトル中の固有状態をターゲットにして、量子多体散乱状態を作成するように設計されている。 IBM Fezでは,小システムインスタンスを用いた実証実験が行われた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-24T13:21:04Z)
• COIN: Uncertainty-Guarding Selective Question Answering for Foundation Models with Provable Risk Guarantees [51.5976496056012]
  COINは、統計的に有効な閾値を校正し、質問毎に1つの生成された回答をフィルタリングする不確実性保護選択フレームワークである。 COINはキャリブレーションセット上で経験的誤差率を推定し、信頼区間法を適用して真誤差率に高い確率上界を確立する。 リスク管理におけるCOINの堅牢性,許容回答を維持するための強いテストタイムパワー,キャリブレーションデータによる予測効率を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-25T07:04:49Z)
• Theoretical Insights in Model Inversion Robustness and Conditional Entropy Maximization for Collaborative Inference Systems [89.35169042718739]
  協調推論により、クラウドサーバに機密データを公開することなく、エンドユーザは強力なディープラーニングモデルを活用することができる。 近年の研究では、これらの中間機能は、情報が漏洩し、生データをモデル反転攻撃(MIA)によって再構築できるため、プライバシーを十分に保持できないことが判明している。 この研究はまず、与えられた中間特徴の入力の条件エントロピーが、任意のMIAの下での再構成平均二乗誤差(MSE)の保証された下界を与えることを理論的に証明する。 そして、ガウス混合推定に基づいて、この条件付きエントロピーを有界化するための微分可能かつ可解な尺度を導出し、逆ロバスト性を高める条件付きエントロピーアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-01T07:15:21Z)
• Lazy Layers to Make Fine-Tuned Diffusion Models More Traceable [70.77600345240867]
  新たな任意の任意配置(AIAO)戦略は、微調整による除去に耐性を持たせる。 拡散モデルの入力/出力空間のバックドアを設計する既存の手法とは異なり,本手法では,サンプルサブパスの特徴空間にバックドアを埋め込む方法を提案する。 MS-COCO,AFHQ,LSUN,CUB-200,DreamBoothの各データセットに関する実証研究により,AIAOの堅牢性が確認された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-01T12:03:39Z)
• Qubit-assisted quantum metrology under a time-reversal strategy [2.4927008953071725]
  本稿では,プローブシステムの2段階のジョイント進化と,量子量子ビットおよび量子計測に基づく量子メトロジープロトコルを提案する。 プローブ系に符号化された位相パラメータに関する量子フィッシャー情報(QFI)は、位相発生器の正方形の期待値によって決定されることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-19T06:25:13Z)
• Understanding, Predicting and Better Resolving Q-Value Divergence in Offline-RL [86.0987896274354]
  まず、オフラインRLにおけるQ値推定のばらつきの主な原因として、基本パターン、自己励起を同定する。 そこで本研究では,Q-network の学習における進化特性を測定するために,SEEM(Self-Excite Eigen Value Measure)尺度を提案する。 われわれの理論では、訓練が早期に発散するかどうかを確実に決定できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-06T17:57:44Z)
• Quantum Proofs of Deletion for Learning with Errors [91.3755431537592]
  完全同型暗号方式として, 完全同型暗号方式を初めて構築する。 我々の主要な技術要素は、量子証明器が古典的検証器に量子状態の形でのLearning with Errors分布からのサンプルが削除されたことを納得させる対話的プロトコルである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-03T10:07:32Z)
• Optimally Displaced Threshold Detection for Discriminating Binary Coherent States Using Imperfect Devices [50.09039506170243]
  雑音や不完全な装置を用いた現実的な状況下で、最適変位しきい値検出(ODTD)を有する一般化されたケネディ受信機の性能を解析的に検討する。 提案アルゴリズムは,既存の手法よりも低次かつスムーズな誤り確率が得られることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-21T21:52:29Z)
• Generative and discriminative training of Boltzmann machine through Quantum annealing [0.0]
  ボルツマンマシン(BM)を学習するためのハイブリッド量子古典法について述べる。 BM学習のコスト関数は、Kulback-Leibler(KL)の発散と負条件付きログライクリーフ(NCLL)の重み付け和として定義される。 ニュートン・ラフソン最適化スキームについて述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-03T14:41:52Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。