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World File Search System多体系统
利用机器学习揭示量子混沌
理解量子物质的性质是科学领域的一项重大挑战。在本文中，我们展示了如何成功地将机器学习方法应用于单粒子和多体系统中各种状态的分类。我们实现了神经网络算法，该算法可以以极高的准确度对量子台球模型中的规则行为和混沌行为进行分类。我们使用变分自动编码器对规则/混沌波函数进行自动监督分类，并证明自动编码器可用作检测异常量子态（如量子疤痕）的工具。通过进一步采用这种方法，我们表明机器学习技术使我们能够确定海森堡 XXZ 自旋链中从可积性到多体量子混沌的转变。对于这两种情况，我们都证实了表征转变的通用 W 形状的存在。我们的研究结果为探索机器学习工具在揭示量子多体系统中奇异现象方面的强大功能铺平了道路。
多体基接地状态的数字量子模拟的加速算法
新兴量子模拟器的关键应用之一是效仿多体系统的基础状态，因为它对从浓缩物理学到材料科学的各种领域都引起了极大的兴趣。的传统被提议慢慢地进化为以其基础状态初始化的简单的哈密顿量，以使人们的利益状态成为所需的基础状态。最近，在量子模拟器中还提出了变异方法，以模拟多体系统的基础状态。在这里，我们首先提供了绝热和变量方法与数字量子模拟器上所需的Quantum资源之间的定量比较，即电路的深度和两倍量子量子门的数字。我们的结果表明，对于这些资源，各变化方法的要求较小。但是，它们需要与经典优化杂交，该优化可以缓慢收敛。因此，作为论文的第二个结果，我们提供了两种不同的方法，可以通过对变异电路的参数进行良好的初始猜测来加速经典优化器的收敛性。我们表明，这些方法适用于广泛的哈密顿量，并在优化过程中提供了显着的改进。
科学期刊
非平衡量子多体系统很难通过经典计算进行研究，因此引起了广泛的兴趣。量子模拟可以为这些问题提供见解。在这里，我们使用一个具有 16 个全连接超导量子比特的可编程量子模拟器，研究了具有淬灭横向场的 Lipkin-Meshkov-Glick 模型中的动态相变。通过测量非平衡序参数、非局部相关性和 Loschmidt 回声，可以观察到融合不同动态临界概念的动态相变的清晰特征。此外，在动态临界点附近，我们获得了 −7.0 ± 0.8 dB 的自旋压缩，显示出多体纠缠，可用于以超过标准量子极限五倍的精度进行测量。基于同时纠缠量子比特的能力和多量子比特状态的精确单次读出能力，该超导量子模拟器可用于研究非平衡量子多体系统中的其他问题，例如热化、多体局域化和周期驱动系统中的突发现象。
实施量子机器学习用于电子结构计算量子计算设备上的周期系统计算
摘要：Quantum机器学习算法，机器学习对量子制度的扩展，因为它们利用量子性能的力量，它们更强大。量子机学习方法已被用来解决量子多体系统，并证明了晶格模型，分子系统和最近周期系统的准确电子结构计算。使用受限的玻尔兹曼机器和量子算法获得的混合方法，以获得可以经典优化的概率分布，这是一种有希望的方法，因为其效率和易于实现。在这里，我们在IBM-Q量子计算机上实现了混合量子机学习的基准测试，以计算典型的两维晶体结构的电子结构：六边形氮化物和石墨烯。使用混合量子机学习方法计算的这些系统的带结构与传统电子结构计算获得的量子结构非常吻合。此基准结果意味着由量子计算机授权的混合量子机学习方法可以提供一种计算量子多体系统的电子结构的新方法。
通过单量子比特解缠学习量子相位
识别物质的相位具有相当大的挑战性，特别是在量子理论领域，因为基态的复杂性似乎随着系统规模的增大而呈指数增长。量子多体系统表现出一系列跨越不同相位的复杂纠缠结构。尽管已经有大量研究探索了量子相变和量子纠缠之间的关系，但在它们之间建立直接、实用的联系仍然是一个关键挑战。在这项工作中，我们提出了一种新颖、高效的量子相变分类器，利用强化学习优化的变分量子电路进行解纠缠。我们证明了该方法对横向场伊辛模型 (TFIM) 和 XXZ 模型中量子相变的有效性。此外，我们观察到该算法能够学习与 TFIM 中的纠缠结构有关的 Kramers-Wannier 对偶。我们的方法不仅可以根据解缠结电路的性能识别相变，而且还具有出色的可扩展性，有助于将其应用于更大、更复杂的量子系统。这项研究揭示了通过量子多体系统中固有的纠缠结构来表征量子相。
2023 年 2 月 13 日 – 演讲者：徐胜龙
摘要：NISQ（嘈杂中尺度量子）技术的最新进展和跨学科对话极大地扩展了非平衡量子多体系统的前沿。在本次演讲中，我将讨论量子信息动力学，即投入多体系统的量子量子比特的命运，作为研究这种新动态机制的一般框架。我将展示强相互作用系统中的局部量子信息以普遍的方式传播到非局部自由度，类似于流行病的传播，并在后期被编码在多体希尔伯特空间中。这一过程被称为扰乱，已在冷原子、超导电路、离子阱和固态核磁共振实验中观察到。扰乱量子信息的非局部性质使其更耐噪声，但解码起来却更具挑战性。我将介绍我们在原型多体模型（二维量子 XY 模型）中解码和传送量子信息的最新进展，使用精确的长距离纠缠本征态和局部测量。我们的协议已准备好在当前的 NISQ 设备上执行，并可能为量子信息处理开辟新的可能性。
拓扑数据分析和量子场动力学中的几何形状
本文论文有助于研究量子数据分析和量子场动力学中的几何形状。第一部分致力于远程均衡时间的演变和量子多体系统的热化。我们讨论了在纺纱杆气中的易于平面铁磁铁的动态凝结和热化的观察，该旋转螺旋体气体与远距离顺序和超级功能的堆积一起观察。in
收缩投影纠缠对状态一般很难
精确计算量子多体系统的性质是现代物理学和计算机科学中最重要的但也是最复杂的挑战之一。近年来，张量网络假设已成为最有前途的方法之一，能够以惊人的效率模拟一维系统的静态性质，并在凝聚态理论中拥有丰富的数值应用。然而，在更高维度上，与计算复杂性理论领域的联系表明，称为投影纠缠对态 (PEPS) 的二维张量网络的精确归一化是 # P 完全的。因此，PEPS 收缩的有效算法将允许解决极其困难的组合计数问题，这被认为是极不可能的。由于理解二维和三维系统的重要性，目前仍然存在的问题是：已知的典型状态结构是否与量子多体系统相关？在这项工作中，我们表明，对于典型实例，准确评估 PEPS 的规范化或期望值与计算难度最高的特殊配置一样困难。我们讨论了平均情况难度的结构特性与当前尝试张量网络收缩的有效算法研究的关系，这暗示了对量子多体理论中重要问题的平均情况难度的大量可能的进一步见解。
探索量子 Fisher 信息的参数转变
Le 还展示了该方法如何应用于各种应用，包括具有单个和多个磁场的量子计量学以及应用于复杂多体系统的哈密顿断层扫描。他还将新方法与精确的理论方法和另一种近似模型 Suzuki-Trotter 进行了细致的比较。尽管该方法与理论方法非常接近，但 Suzuki-Trotter 近似值偏离了真实值。增强 Suzuki-Trotter 近似的结果需要对 Suzuki-Trotter 步骤进行无限细分。
简历博士克里斯托夫·魏滕贝格
姓名：Christof Weitenberg 博士 电子邮箱：cweitenb@physnet.uni-hamburg.de，研究员 ORCID：0000-0001-9301-2067 https://scholar.google.com/citations?user=hEV2onkAAAAJ&hl=de 网址：https://www.physik.uni-hamburg.de/en/forschung/institute/ilp/forschung/sengstock/ personen/weitenberg.html 研究兴趣 量子多体系统、拓扑量子物质、量子信息技术、超冷量子气体、光学晶格、非平衡动力学、任意子、机器学习。