論文の概要: Efficient learning of quantum interactions from thermal metastable states

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.01538v1
• Date: Thu, 01 Oct 2026 12:10:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-03 01:19:24.10461
• Title: Efficient learning of quantum interactions from thermal metastable states
• Title（参考訳）: 熱準安定状態からの量子相互作用の効率的な学習
• Abstract要約: 有限温度多体系から量子相互作用を学ぶことは、新興量子プラットフォームにおける中心的な課題である。 ここでは、物理的にアルゴリズム的に一貫した代替法を定式化し、詳細バランスのマスター方程式の準安定状態から学習する。 ギブス状態学習の基礎となるアルゴリズム機構と構造条件を蒸留し,それを準安定状態に拡張する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.164697184374733
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Learning quantum interactions from finite-temperature many-body systems is a central task in emerging quantum platforms. Recently, the problem of learning from lattice quantum Gibbs states has found rigorous, efficient protocols. Nevertheless, exact Gibbs states, as the input premise, are in fact computationally intractable to prepare and may not faithfully represent generic finite-temperature quantum systems. In contrast, a system coupled to a heat bath can be stuck at an approximate stationary state (metastable state) long before it truly equilibrates. Here, we formulate a physically and algorithmically consistent alternative: learning from such metastable states of detailed-balanced master equations (Lindbladians) arising from system-bath interactions. We distill the algorithmic mechanism and structural condition underlying Gibbs-state learning and extend it in full to metastable states, attaining nearly optimal sample and computational complexity (in the system size and the precision). More broadly, we sharpen notions of metastability and develop a unified framework for finite-temperature learning.
• Abstract（参考訳）: 有限温度多体系から量子相互作用を学ぶことは、新興量子プラットフォームにおける中心的な課題である。 近年、格子量子ギブス状態から学習する問題は、厳密で効率的なプロトコルを見出した。 それでも、正確なギブス状態は、入力前提として、実際は計算的に計算可能であり、一般的な有限温度量子系を忠実に表さない。 対照的に、熱浴に結合された系は、真に平衡するよりもずっと前に、ほぼ定常状態(金属状態)で立ち往生することができる。 ここでは、システムバス相互作用から生じる詳細均衡マスター方程式 (Lindbladians) の準安定状態から学習する、物理的でアルゴリズム的に一貫した代替法を定式化する。 ギブス状態学習の基礎となるアルゴリズム機構と構造条件を蒸留し、それを準安定状態に拡張し、ほぼ最適なサンプルと計算複雑性(システムサイズと精度)を得る。 より広範に、転移性の概念を強化し、有限温度学習のための統一的なフレームワークを開発する。

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