論文の概要: A Coherent Memory Register for Sequential Quantum Generative Modeling, with Application to Calorimeter Showers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.23050v1
• Date: Sat, 19 Sep 2026 14:31:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-22 20:29:00.657212
• Title: A Coherent Memory Register for Sequential Quantum Generative Modeling, with Application to Calorimeter Showers
• Title（参考訳）: 逐次量子生成モデリングのためのコヒーレントメモリレジスタとカロリメータショーアへの応用
• Abstract要約: このようなサロゲートとして量子回路が提案されているが、カロリーデータの実証には画像とともに成長するレジスタが必要である。 逐次世代および隠れ量子マルコフモデルから得られた構造を用いてコヒーレントメモリボルンマシンを作成する。 12セルベンチマークでは、モデルが各セルのエネルギー分布、セル間の相関行列、全エネルギースペクトルを再現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.391985484065646
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Simulating the showers that particles deposit in a calorimeter, the detector that records their energy across many cells, is one of the largest computing costs in high-energy physics, and fast generative surrogates are needed. Quantum circuits have been proposed as such surrogates, but demonstrations on calorimeter data have either required a register that grows with the image, roughly one qubit per cell, or have passed the information between parts of the image through a classical channel. We remove both constraints for this problem, using a construction drawn from the sequential-generation and hidden-quantum-Markov-model literature. A shower image is generated block by block on a fixed register of six qubits. Three of them, the memory, are never measured. They hold what the circuit knows about the blocks already generated as a quantum state, so the correlations between distant parts of the image cross each block boundary as unmeasured amplitudes. The other three are measured and reset once per block, and each outcome selects the energy pattern of one block. The register size is set by the block, so adding cells to the image adds steps to the sequence, not qubits. We call the model a coherent-memory Born machine (CoMB), a Born machine being a circuit whose measurement statistics are the generated distribution. Its training loss grows only linearly with the number of blocks and never requires enumerating the image distribution, and a depth-two instance runs on an IBM superconducting processor. On a twelve-cell benchmark the model reproduces the energy distribution of every cell, the correlation matrix between cells, and the total-energy spectrum. Removing the three memory qubits, with everything else unchanged, produces independent blocks. Every correlation between blocks is carried by the unmeasured qubits and by nothing else.
• Abstract（参考訳）: 多くの細胞にまたがるエネルギーを記録する検出器であるカロリーメータに粒子が堆積するシャワーをシミュレートすることは、高エネルギー物理学における最大の計算コストの1つであり、高速な生成サロゲートが必要である。 量子回路はそのようなサロゲートとして提案されているが、カロリーデータのデモでは、画像とともに成長する約1キュービットのレジスタを必要とするか、または古典的なチャネルを介して画像の一部間で情報を渡す必要がある。 我々は、逐次世代と隠れ量子マルコフモデルから導かれた構成を用いて、この問題に対する制約を両方取り除いた。 6量子ビットの固定レジスタ上のブロックによってシャワー画像を生成する。 その中の3つは記憶であり、決して測定されない。 彼らは回路が既に生成したブロックについて知っていることを量子状態として保持するので、画像の遠い部分間の相関は、測定されていない振幅としてブロック境界を横切る。 残りの3つは1ブロック毎に1回測定されリセットされ、それぞれの結果は1ブロックのエネルギーパターンを選択する。 レジスタサイズはブロックによって設定されるので、画像にセルを追加すると、キュービットではなくシーケンスにステップが追加される。 我々は、このモデルをコヒーレントメモリのボルンマシン(CoMB)と呼び、測定統計が生成された分布である回路であるボルンマシン(Born machine)と呼ぶ。 そのトレーニング損失はブロック数とともに直線的に増加し、イメージの分布を列挙する必要はなく、深さ2のインスタンスはIBMの超伝導プロセッサ上で実行される。 12セルベンチマークでは、モデルが各セルのエネルギー分布、セル間の相関行列、全エネルギースペクトルを再現する。 3つのメモリキュービットの取り外しは、他の全てを変更せずに、独立したブロックを生成します。 ブロック間のすべての相関は、未測定のキュービットで、その他は何も持たない。

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