論文の概要: A Restricted Boltzmann Machine with Quantum-State Visible Units

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.19619v1
• Date: Thu, 17 Sep 2026 03:11:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-20 08:55:54.075086
• Title: A Restricted Boltzmann Machine with Quantum-State Visible Units
• Title（参考訳）: 量子状態可視単位を持つ制限ボルツマンマシン
• Abstract要約: 可視的な入力が古典的な構成ではなく量子状態であるボルツマンマシンを構築する。 連続確率を正則化し、2つの制御された高次元極限を導出する。 結果として得られるアルゴリズムはコンパクトで、測定中間体としてトレーニング可能な回路準備テンプレートを使用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3520432418416024
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We construct a restricted Boltzmann machine (RBM) whose visible input is a quantum state rather than a classical configuration. Each hidden unit carries a trainable quantum template prepared by a parametrized circuit and converts its overlap with the input into a feature. Treating quantum states as high-dimensional continuous visible objects creates nontrivial normalization and scaling problems. We regularize the continuous likelihood and derive two controlled high-dimensional limits, yielding a Hopfield-type network with continuous Hilbert-space patterns and a data-augmented Gram likelihood. The resulting algorithms are compact and use trainable circuit-prepared templates as measurement intermediaries between quantum data and classical optimization. Numerical simulations across several many-body systems demonstrate effective quantum-phase recognition and multicomponent feature extraction.
• Abstract（参考訳）: 可視入力が古典的な構成ではなく量子状態である制限されたボルツマンマシン(RBM)を構築する。 各隠れユニットは、パラメトリゼーション回路によって準備されたトレーニング可能な量子テンプレートを持ち、入力との重なり合いを特徴に変換する。 高次元連続可視物体として量子状態を扱うと、非自明な正規化やスケーリングの問題が発生する。 連続確率を正則化し、2つの制御された高次元極限を導出し、連続ヒルベルト空間パターンを持つホップフィールド型ネットワークと、データ拡張グラムの確率を導出する。 結果として得られるアルゴリズムはコンパクトで、量子データと古典最適化の間の中間体としてトレーニング可能な回路準備テンプレートを使用する。 複数の多体系にまたがる数値シミュレーションは、有効量子位相認識と多成分特徴抽出を実証する。

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