Основні поняття
Maschinelles Lernen ermöglicht präzise Vorhersagen von Quantensystemen durch bedingte generative Modelle.
Анотація
Das Content beginnt mit einer Einführung in die Anwendung von Maschinellem Lernen zur Vorhersage von Eigenschaften von Quantensystemen. Es wird die Kombination von generativen Modellen und Klassifikationsmodellen diskutiert, um lokale Eigenschaften von Quantenzuständen vorherzusagen. Die Verwendung von bedingten generativen Modellen wird vorgeschlagen, um eine Familie von Zuständen zu repräsentieren und neue Proben zu generieren. Numerische Validierung anhand von 2D-Heisenberg-Modellen und Rydberg-Atom-Systemen wird durchgeführt. Die Struktur und Funktionsweise des Modells werden detailliert beschrieben.
Maschinelles Lernen für Quantenvorhersage:
- Generative Modelle lernen Familien von Quantenzuständen zu repräsentieren.
- Kombination von generativen und Klassifikationsmodellen für lokale Eigenschaftsvorhersagen.
- Bedingte generative Modelle ermöglichen Vorhersagen für neue Zustände ohne erneutes Training.
- Numerische Validierung anhand von 2D-Heisenberg-Modellen und Rydberg-Atom-Systemen.
Darstellung von Quantenzuständen:
- Verwendung von bedingten generativen Modellen für Vorhersagen.
- Training des Modells auf Messdaten von verschiedenen Quantenzuständen.
- Generierung künstlicher Messdaten zur Vorhersage von Eigenschaften.
- Anwendung auf 2D-Heisenberg-Modelle und Rydberg-Atom-Systeme.
Статистика
Für viele Grundzustände von Hamiltonians können generative Modelle aus Messungen eines einzelnen Quantenzustands lernen.
Klassifikations- und Regressionsmodelle können lokale Eigenschaften vorhersagen.
Bedingte generative Modelle können eine Familie von Zuständen repräsentieren und neue Proben generieren.
Цитати
"Maschinelles Lernen hat sich als leistungsstarkes Werkzeug für die Vorhersage von Eigenschaften von Quantensystemen erwiesen."
"Unser Ansatz ermöglicht die Vorhersage beliebiger lokaler Eigenschaften von Grundzuständen, auch für Zustände, die nicht im Trainingsdatensatz enthalten sind."