学习黑洞及其他混沌系统的(伪)随机动力学的复杂性
高能物理 - 理论
2023-02-24 v2 广义相对论与量子宇宙学
量子物理
摘要
近来有提议认为,黑洞非幺正蒸发的朴素半经典预言可在黑洞的基本描述中理解为其源于对高复杂性信息的无知。该猜想若成立,则意味着任何在计算复杂性上多项式有界的算法都无法精确重构黑洞动力学。本工作中,我们证明此类有界量子算法无法精确预测(伪)随机酉动力学,即便它们能获取该时间演化下任意一组多项式复杂度的可观测量;这表明“学习”一个(伪)随机酉算子在计算上是困难的。我们采用将黑洞及更一般的混沌系统建模为(伪)随机动力学的通用简化。我们所考虑的量子算法完全一般,其对于黑洞时间演化的尝试猜测同样不受约束:它无需是线性算子,且可一般至任意(例如退相干)量子信道。
引用
@article{arxiv.2302.11013,
title = {The Complexity of Learning (Pseudo)random Dynamics of Black Holes and Other Chaotic Systems},
author = {Lisa Yang and Netta Engelhardt},
journal= {arXiv preprint arXiv:2302.11013},
year = {2023}
}
备注
61+15 pages, 1 figure; v2: typos fixed, clarification added