从局域测量中学习全局电荷的可学习性相变
量子物理
2022-11-11 v3 无序系统与神经网络
统计力学
强关联电子
摘要
我们考虑具有全局守恒电荷的监测量子系统，并探讨观测者（“窃听者”）能从局域投影测量中多高效地学习此类系统的全局电荷。我们发现，作为测量率的函数会出现相变，这取决于窃听者能获取多少关于量子动力学的信息。对于具有 U(1) 对称性的随机酉电路，我们给出了一种最优经典分类器，仅从局域测量结果重构全局电荷。我们证明了该分类器性能在热力学极限中存在相变。我们还通过数值研究了利用部分酉门模式知识来改进的 classifier。
引用
@article{arxiv.2206.12429,
title = {Transitions in the learnability of global charges from local measurements},
author = {Fergus Barratt and Utkarsh Agrawal and Andrew C. Potter and Sarang Gopalakrishnan and Romain Vasseur},
journal= {arXiv preprint arXiv:2206.12429},
year = {2022}
}