論文の概要: Quantum Representation Learning Beyond Pairwise Fidelity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.01797v1
• Date: Tue, 01 Sep 2026 19:07:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-03 17:53:17.926977
• Title: Quantum Representation Learning Beyond Pairwise Fidelity
• Title（参考訳）: Pairwise Fidelityを超えた量子表現学習
• Abstract要約: 遷移確率のみの学習インタフェースは、特定の量子状態の族において、正確な連続的な盲点を持つことができることを示す。 トーリック符号とダブルセミオン状態から導かれるリレーショナルクォーテでは、このフィデリティブラインド信号は、同じペアのフィデリティにもかかわらず、等価でないモジュラーデータを符号化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.26856688022781555
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum contrastive, metric, and self-supervised learning often expose encoded quantum states to the learner through transition probabilities, especially fidelity. Quantum states are known to possess higher-order relational invariants, but their consequences for learned representations remain unclear. Here we show that a transition-probability-only learning interface can possess exact continuous blind directions in certain quantum-state families. We recover this missing information with a batch operator, built from coherent overlap amplitudes and negative masking, where its second moment $q_-$ retains four-state interference. Moreover, $q_-$ is directly measurable through two-copy interference and can enter variational learning via methods like parameter shift. In relational quartets derived from toric-code and double-semion states, this fidelity-blind signal encodes inequivalent modular data despite identical pairwise fidelities. Finally, in a four-photon benchmark with preparation drift, augmenting all six pairwise fidelities at two orthogonal probes with the corresponding normalized $q_-$ reduces the mean out-of-distribution phase error by $86\%$ at equal total shot budget. These results establish multistate relational observables as measurable, trainable, and physically consequential signals for quantum representation learning beyond pairwise fidelity.
• Abstract（参考訳）: 量子コントラスト、メートル法、自己教師付き学習は、しばしば遷移確率、特に忠実性を通じて、符号化された量子状態を学習者に公開する。 量子状態は高次リレーショナル不変量を持つことが知られているが、学習された表現に対する結果はまだ不明である。 ここでは、遷移確率のみの学習インタフェースは、特定の量子状態の族において、正確に連続した盲点を持つことができることを示す。 この欠落した情報を、コヒーレントなオーバーラップ振幅と負マスキングから構築したバッチ演算子で復元し、第2モーメント$q_-$は4状態干渉を保持する。 さらに、$q_-$は2コピーの干渉によって直接測定可能であり、パラメータシフトのようなメソッドを通じて変分学習に入ることができる。 トーリック符号とダブルセミオン状態から導かれるリレーショナルクォーテでは、このフィデリティブラインド信号は、同じペアのフィデリティにもかかわらず、等価でないモジュラーデータを符号化する。 最後に、準備ドリフトを伴う4光子ベンチマークにおいて、対応する正規化$q_-$で2つの直交プローブで6つの対の忠実度を増大させ、同じ全撮影予算で平均分布外位相誤差を8,6\%削減する。 これらの結果は、多状態リレーショナル・オブザーバブルを、対の忠実性を超えた量子表現学習のための測定可能、訓練可能、物理的に連続的な信号として確立する。

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