利用量子图神经网络对增强子喷流进行量子增强识别
高能物理 - 唯象学
2026-05-19 v1
摘要
我们提出了一种量子增强标记器，用于识别对撞机上具有大 Lorentz 增强的喷流。首次设计了卷积量子图神经网络 (QGNN)，以区分由 Z 玻色子强子衰变产生的增强子喷流与由大动量胶子产生的喷流。网络接收的数据没有任何物理驱动的细化，仅依赖于降维。降维使用卷积自编码器执行，其在存在附加噪声时性能得到提升。潜数据被转换为图格式并输入到十量子比特的 QGNN 中。自编码器和 QGNN 分别进行训练，并同时进行训练，并将所得性能与基于图网络的经典算法进行比较。研究结果表明，量子图网络在重现经典方法性能方面具有巨大潜力。
引用
@article{arxiv.2605.18416,
title = {Quantum enhanced identification of boosted jets with quantum graph neural networks},
author = {Parichehr Kangaziankangazi and Abideh Jafari and Maurizio Pierini and Hamed Bakhshiansohi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2605.18416},
year = {2026}
}