量子广义 Potts-Hopfield 神经网络的相图
量子物理
2022-03-23 v1 无序系统与神经网络
摘要
我们引入并分析了 q 态 Potts-Hopfield 神经网络的开放量子推广，该模型是一种基于多级经典自旋的联想记忆模型。该多体系统的动力学用 Lindblad 型马尔可夫主方程表述，从而得以同等地位地纳入概率性经典过程与相干量子过程。通过采用平均场描述，我们研究了由温度引起的经典涨落以及由相干自旋旋转实现的量子涨落如何影响网络检索已存储记忆模式的能力。我们构建了相应的相图，其在低温区展现出类似于经典 Potts-Hopfield 神经网络的模式检索。然而，当增大量子涨落时，会出现一个无经典对应物的极限环相。这表明量子效应可相对于经典模型定性地改变稳态流形的结构，并可能允许编码与检索新型模式。
引用
@article{arxiv.2109.10140,
title = {Phase diagram of quantum generalized Potts-Hopfield neural networks},
author = {Eliana Fiorelli and Igor Lesanovsky and Markus Müller},
journal= {arXiv preprint arXiv:2109.10140},
year = {2022}
}
备注
15 pages, 8 figures