論文の概要: A Few Constrain Many: Correlation-Enhanced Learning of Many-Body Quantum Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.39935v1
- Date: Wed, 30 Sep 2026 15:18:04 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-10-01 18:57:27.966886
- Title: A Few Constrain Many: Correlation-Enhanced Learning of Many-Body Quantum Systems
- Title（参考訳）: 少ない制約数:多体量子系の相関強化学習
- Abstract要約: 量子オブザーバブル間の相関が量子学習の複雑さの軽減に役立つことを示す。
選択された多くの測定値が指数関数的に多くの依存量と非情報量の値を束縛することができる。
この結果を利用して、鍵量子資源を推定する相関測定学習アルゴリズムを設計する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Discovering properties of many-body quantum systems is challenging because of the large number of parameters to determine. Here, we show that correlations among quantum observables help reduce the complexity of quantum learning. A polynomial number of selected measurements can bound the values of exponentially many dependent yet unmeasured quantities, enabling efficient estimation of general functions of quantum states. We leverage this result to design correlation-informed learning algorithms that estimate key quantum resources, such as entanglement and magic, in systems of 100 qubits. They achieve a lower relative error than shadow tomography and neural-state methods by using information about a polynomial number of measured Pauli strings. These protocols are readily testable with today's quantum computers, as they do not require premeasurement entangling gates. Quantum constraints themselves are therefore a resource for exploring large quantum systems.
- Abstract（参考訳）: 多体量子系の特性を明らかにすることは、多くのパラメータが決定されるため困難である。
ここでは,量子オブザーバブル間の相関が量子学習の複雑さを減少させることを示す。
選択された測定値の多項式数は指数関数的に多くの依存量を持つが測定されていない量の値を束縛することができ、量子状態の一般関数を効率的に推定することができる。
この結果を利用して、100量子ビットのシステムにおいて、絡み合いや魔法のような重要な量子資源を推定する相関インフォームド学習アルゴリズムを設計する。
彼らは、測定されたパウリ弦の多項式数に関する情報を用いて、シャドウトモグラフィーやニューラルステート法よりも低い相対誤差を達成する。
これらのプロトコルは今日の量子コンピュータで容易に検証できる。
したがって、量子制約自体は大きな量子系を探索するための資源である。
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