利用低维量子玛尔鲁姆机器学习生成高维分布
量子物理
2024-10-23 v1 计算物理
摘要
近年来，研究者正在探索将玛尔鲁姆机（Boltzmann machines）推广到量子系统的途径，导致了完全可见量子玛尔鲁姆机（fully-visible QBMs）和受限量子玛尔鲁姆机（restricted QBMs）等变体的发展。由于其哈密顿量的非交换性，受限QBM面临可训练性问题，而完全可见QBM因其更易训练的特性而成为更具竞争力的选择。本文我们证明，低维完全可见QBM能够学习生成通常与更高维系统相关联的分布。我们通过在人工数据集和来自高能物理中喷气事件生成问题的真实数据集上的数值实验验证了我们的发现。我们发现，非交换项和哈密顿量的连通性提高了QBM的学习能力，为各种硬件架构提供了灵活的资源。此外，我们提供了策略和未来方向，以最大化完全可见QBM的学习容量。
引用
@article{arxiv.2410.16363,
title = {Learning to generate high-dimensional distributions with low-dimensional quantum Boltzmann machines},
author = {Cenk Tüysüz and Maria Demidik and Luuk Coopmans and Enrico Rinaldi and Vincent Croft and Yacine Haddad and Matthias Rosenkranz and Karl Jansen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.16363},
year = {2024}
}
备注
13 pages, 7 figures; supplementary material 5 pages, 5 figures