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J-GLOBAL ID：202202252366101400   整理番号：22A0985937

量子状態再構成のための制限Boltzmannマシンの枝刈り【JST・京大機械翻訳】

Pruning a restricted Boltzmann machine for quantum state reconstruction

著者 (6件)： Golubeva Anna (Department of Physics and Astronomy, University of Waterloo, Ontario, Canada N2L 3G1) ,  Golubeva Anna (Perimeter Institute for Theoretical Physics, Waterloo, Ontario, Canada N2L 2Y5) ,  Golubeva Anna (Department of Physics, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, Massachusetts 02139, USA) ,  Golubeva Anna (The NSF AI Institute for Artificial Intelligence and Fundamental Interactions) ,  Melko Roger G. (Department of Physics and Astronomy, University of Waterloo, Ontario, Canada N2L 3G1) ,  Melko Roger G. (Perimeter Institute for Theoretical Physics, Waterloo, Ontario, Canada N2L 2Y5)
資料名： Physical Review. B  (Physical Review. B)
巻： 105  号： 12  ページ： 125124  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0746A  ISSN： 2469-9950  CODEN： PRBMDO  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 制限Boltzmannマシン(RBM)は,量子波動関数表現を量子ビット投影測定データから学習するための強力なツールであることが証明されている。量子波動関数の符号化に必要な古典的パラメータの数は,量子ビットの数とともに急速にスケールするので,効率的な表現を学習する能力は非常に重要である。本論文では,RBMにおける波動関数表現を圧縮する方法として,1次元における横場Isingモデルからデータ上で訓練されたRBMに焦点を絞って,大きさベース剪定を研究した。剪定は,RBM重みの総数を減少できるが,再構成精度が劣化し始める閾値は,モデルの位相に依存して著しく変化することを見出した。相図のギャップ領域では,RBMは重みの半分以上を剪定し,一方,関連する物理的観察可能性を正確に再現する。しかし,量子臨界点では,少量の剪定でさえ,再構成量子状態の物理特性における精度の著しい損失をもたらす。著者らの結果は,それらの感度が剪定によって強く変化するので,すべての関連する観察者を追跡することの重要性を強調する。最後に,スパースRBMが訓練可能であり,成功するスパースパターンが剪定なしで作成できる方法を論じた。Copyright 2022 The American Physical Society All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 状態図 ,  波動関数 ,  再構成 ,  位相 ,  Ising模型 ,  一次元 ,  パラメータ ,  *状態 ,  *Boltzmannマシン ,  量子情報
準シソーラス用語： *量子状態 ,  量子ビット ,  観測者 ,  量子臨界点 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 電子輸送の一般理論  (BM03020C)

タイトルに関連する用語 (5件)： 量子状態 ,  再構成 ,  制限 ,  Boltzmannマシン ,  枝刈り