机构名称：
¥ 1.0
摘要 随着量子系统平台的快速发展，噪声量子态的多体量子态重建问题成为一个重要挑战。人们对使用生成神经网络模型来解决量子态重建问题的兴趣日益浓厚。在这里，我们提出了“基于注意力的量子断层扫描”（AQT），这是一种使用基于注意力机制的生成网络进行量子态重建的方法，它可以学习噪声量子态的混合态密度矩阵。AQT 基于 Vaswani 等人（2017 NIPS）在“注意力就是你所需要的一切”中提出的模型，该模型旨在学习自然语言句子中的长程相关性，从而超越以前的自然语言处理（NLP）模型。我们不仅证明 AQT 在相同任务上的表现优于早期基于神经网络的量子态重建，而且证明 AQT 可以准确地重建与 IBMQ 量子计算机中实验实现的噪声量子态相关的密度矩阵。我们推测 AQT 的成功源于它能够对整个量子系统中的量子纠缠进行建模，就像 NLP 的注意力模型能够捕捉句子中单词之间的相关性一样。
基于注意力的量子断层扫描
主要关键词
相关文件推荐
