Machine learning has emerged recently as a powerful tool for predicting properties of quantum many-body systems. For many ground states of gapped Hamiltonians, generative models can learn from measurements of a single quantum state to reconstruct the state accurately enough to predict local observables. Alternatively, kernel methods can predict local observables by learning from measurements on different but related states. In this work, we combine the benefits of both approaches and propose the use of conditional generative models to simultaneously represent a family of states, by learning shared structures of different quantum states from measurements. The trained model allows us to predict arbitrary local properties of ground states, even for states not present in the training data, and without necessitating further training for new observables. We numerically validate our approach (with simulations of up to 45 qubits) for two quantum many-body problems, 2D random Heisenberg models and Rydberg atom systems.
translated by 谷歌翻译
FIG. 1. Schematic diagram of a Variational Quantum Algorithm (VQA). The inputs to a VQA are: a cost function C(θ), with θ a set of parameters that encodes the solution to the problem, an ansatz whose parameters are trained to minimize the cost, and (possibly) a set of training data {ρ k } used during the optimization. Here, the cost can often be expressed in the form in Eq. ( 3), for some set of functions {f k }. Also, the ansatz is shown as a parameterized quantum circuit (on the left), which is analogous to a neural network (also shown schematically on the right). At each iteration of the loop one uses a quantum computer to efficiently estimate the cost (or its gradients). This information is fed into a classical computer that leverages the power of optimizers to navigate the cost landscape C(θ) and solve the optimization problem in Eq. ( 1). Once a termination condition is met, the VQA outputs an estimate of the solution to the problem. The form of the output depends on the precise task at hand. The red box indicates some of the most common types of outputs.
translated by 谷歌翻译
现代量子机学习（QML）方法涉及在训练数据集上进行各种优化参数化量子电路，并随后对测试数据集（即，泛化）进行预测。在这项工作中，我们在培训数量为N $培训数据点后，我们在QML中对QML的普遍表现进行了全面的研究。我们表明，Quantum机器学习模型的泛化误差与$ T $培训门的尺寸在$ \ sqrt {t / n} $上缩放。当只有$ k \ ll t $ gates在优化过程中经历了大量变化时，我们证明了泛化误差改善了$ \ sqrt {k / n} $。我们的结果意味着将Unitaries编制到通常使用指数训练数据的量子计算行业的多项式栅极数量，这是一项通常使用指数尺寸训练数据的大量应用程序。我们还表明，使用量子卷积神经网络的相位过渡的量子状态的分类只需要一个非常小的训练数据集。其他潜在应用包括学习量子误差校正代码或量子动态模拟。我们的工作将新的希望注入QML领域，因为较少的培训数据保证了良好的概括。
translated by 谷歌翻译
深神经网络是量子状态表征的强大工具。现有网络通常是通过从需要表征的特定量子状态收集的实验数据来训练的。但是，除了用于培训的量子状态以外，是否可以离线训练神经网络并对量子状态进行预测？在这里，我们介绍了一个网络模型，该模型可以接受来自基准状态和测量结果的经典模拟数据训练，然后可以用来表征与基准集中与状态共享结构相似性的量子状态。在很少的量子物理指导下，该网络构建了自己的数据驱动的量子状态表示，然后使用它来预测尚未执行的量子测量结果的结果统计。网络产生的状态表示也可以用于超出预测结果统计数据的任务，包括量子状态的聚类和物质不同阶段的识别。我们的网络模型提供了一种灵活的方法，可以应用于在线学习方案，在该场景中，必须在实验数据可用后立即生成预测，以及学习者只能访问对量子硬件的加密描述的盲目学习场景。
translated by 谷歌翻译
我们介绍了Netket的版本3，机器学习工具箱适用于许多身体量子物理学。Netket围绕神经网络量子状态构建，并为其评估和优化提供有效的算法。这个新版本是基于JAX的顶部，一个用于Python编程语言的可差分编程和加速的线性代数框架。最重要的新功能是使用机器学习框架的简明符号来定义纯Python代码中的任意神经网络ANS \“凝固的可能性，这允许立即编译以及渐变的隐式生成自动化。Netket 3还带来了GPU和TPU加速器的支持，对离散对称组的高级支持，块以缩放多程度的自由度，Quantum动态应用程序的驱动程序，以及改进的模块化，允许用户仅使用部分工具箱是他们自己代码的基础。
translated by 谷歌翻译
机器学习最近被出现为研究复杂现象的有希望的方法，其特征是丰富的数据集。特别地，以数据为中心的方法为手动检查可能错过的实验数据集中自动发现结构的可能性。在这里，我们介绍可解释的无监督监督的混合机学习方法，混合相关卷积神经网络（Hybrid-CCNN），并将其应用于使用基于Rydberg Atom阵列的可编程量子模拟器产生的实验数据。具体地，我们应用Hybrid-CCNN以通过可编程相互作用分析在方形格子上的新量子阶段。初始无监督的维度降低和聚类阶段首先揭示了五个不同的量子相位区域。在第二个监督阶段，我们通过培训完全解释的CCNN来细化这些相界并通过训练每个阶段提取相关的相关性。在条纹相中的每个相捕获量子波动中专门识别的特征空间加权和相关的相关性并鉴定两个先前未检测到的相，菱形和边界有序相位。这些观察结果表明，具有机器学习的可编程量子模拟器的组合可用作有关相关量子态的详细探索的强大工具。
translated by 谷歌翻译
量子计算机是下一代设备，有望执行超出古典计算机范围的计算。实现这一目标的主要方法是通过量子机学习，尤其是量子生成学习。由于量子力学的固有概率性质，因此可以合理地假设量子生成学习模型（QGLM）可能会超过其经典对应物。因此，QGLM正在从量子物理和计算机科学社区中受到越来越多的关注，在这些QGLM中，可以在近期量子机上有效实施各种QGLM，并提出了潜在的计算优势。在本文中，我们从机器学习的角度回顾了QGLM的当前进度。特别是，我们解释了这些QGLM，涵盖了量子电路出生的机器，量子生成的对抗网络，量子玻尔兹曼机器和量子自动编码器，作为经典生成学习模型的量子扩展。在这种情况下，我们探讨了它们的内在关系及其根本差异。我们进一步总结了QGLM在常规机器学习任务和量子物理学中的潜在应用。最后，我们讨论了QGLM的挑战和进一步研究指示。
translated by 谷歌翻译
在过去的十年中，机器学习取得了巨大的成功，其应用程序从面部识别到自然语言处理不等。同时，在量子计算领域已经取得了快速的进步，包括开发强大的量子算法和高级量子设备。机器学习与量子物理学之间的相互作用具有将实际应用带给现代社会的有趣潜力。在这里，我们以参数化量子电路的形式关注量子神经网络。我们将主要讨论各种结构和编码量子神经网络的策略，以进行监督学习任务，并利用Yao.jl进行基准测试，这是用朱莉娅语言编写的量子模拟软件包。这些代码是有效的，旨在为科学工作中的初学者提供便利，例如开发强大的变分量子学习模型并协助相应的实验演示。
translated by 谷歌翻译
高品质，大型数据集在古典机器学习的发展和成功中发挥了至关重要的作用。量子机器学习（QML）是一个新的领域，旨在使用量子计算机进行数据分析，希望获得某种量子的量子优势。虽然大多数提议的QML架构是使用经典数据集的基准测试，但仍存在古典数据集上的QML是否会实现这样的优势。在这项工作中，我们争辩说，应该使用由量子状态组成的量子数据集。为此目的，我们介绍了由量子状态组成的Ntangled DataSet，其数量和多分纠缠的类型。我们首先展示如何培训量子神经网络，以在Ntangled DataSet中生成状态。然后，我们使用Ntangled DataSet来获得用于监督学习分类任务的基准测试QML模型。我们还考虑一个基于替代的纠缠基数据集，其是可扩展的，并且由量子电路准备的状态与不同深度的状态组成。作为我们的结果的副产品，我们介绍了一种用于产生多重石纠缠态的新方法，为量子纠缠理论提供量子神经网络的用例。
translated by 谷歌翻译
Machine learning (ML) has recently facilitated many advances in solving problems related to many-body physical systems. Given the intrinsic quantum nature of these problems, it is natural to speculate that quantum-enhanced machine learning will enable us to unveil even greater details than we currently have. With this motivation, this paper examines a quantum machine learning approach based on shallow variational ansatz inspired by tensor networks for supervised learning tasks. In particular, we first look at the standard image classification tasks using the Fashion-MNIST dataset and study the effect of repeating tensor network layers on ansatz's expressibility and performance. Finally, we use this strategy to tackle the problem of quantum phase recognition for the transverse-field Ising and Heisenberg spin models in one and two dimensions, where we were able to reach $\geq 98\%$ test-set accuracies with both multi-scale entanglement renormalization ansatz (MERA) and tree tensor network (TTN) inspired parametrized quantum circuits.
translated by 谷歌翻译
Efficient characterization of highly entangled multi-particle systems is an outstanding challenge in quantum science. Recent developments have shown that a modest number of randomized measurements suffices to learn many properties of a quantum many-body system. However, implementing such measurements requires complete control over individual particles, which is unavailable in many experimental platforms. In this work, we present rigorous and efficient algorithms for learning quantum many-body states in systems with any degree of control over individual particles, including when every particle is subject to the same global field and no additional ancilla particles are available. We numerically demonstrate the effectiveness of our algorithms for estimating energy densities in a U(1) lattice gauge theory and classifying topological order using very limited measurement capabilities.
translated by 谷歌翻译
量子计算有可能彻底改变和改变我们的生活和理解世界的方式。该审查旨在提供对量子计算的可访问介绍，重点是统计和数据分析中的应用。我们从介绍了了解量子计算所需的基本概念以及量子和经典计算之间的差异。我们描述了用作量子算法的构建块的核心量子子程序。然后，我们审查了一系列预期的量子算法，以便在统计和机器学习中提供计算优势。我们突出了将量子计算应用于统计问题的挑战和机遇，并讨论潜在的未来研究方向。
translated by 谷歌翻译
我们为$ S_N $-Quivariant Quantum卷积电路，建立并大大概括了Jordan的置力量子计算（PQC）形式主义的理论框架。我们表明量子电路是傅里叶空间神经架构的自然选择，其在计算$ S_N $ -Fourier系数的矩阵元素中，与在对称组上的最佳已知的经典快速傅里叶变换（FFT）相比计算的超级指数加速。特别是，我们利用Okounkov-Vershik方法来证明Harrow的陈述（Ph.D.论文2005 P.160）在$ \ OperatorName {su}（d）$ - 和$ s_n $-frirep基地之间并建立$ s_n $-arequivariant卷积量子交替使用年轻Jucys-Murphy（YJM）元素的ans {\“a} tze（$ s_n $ -cqa）。我们证明了$ s_n $ -cqa是密集的，因此在每美元内表达S_N $-Frirep块，其可以作为潜在的未来量子机器学习和优化应用成为普遍模型。我们的方法提供了另一种方法来证明量子近似优化算法（QAOA）的普遍性，从表示理论的角度来看。我们的框架可以自然地应用于全局$ \ Operatorname {su}（d）$对称性的各种问题。我们展示了数值模拟以展示ANS {\“A} TEE的有效性，以找到标志结构$ j_1 $ - $ j_2 $反铁磁性Heisenberg模型在矩形和矩形状态Kagome格子。我们的工作确定了特定机器学习问题的量子优势，并提供了庆祝的Okounkov-Vershik的表示理论的第一次应用于机器学习和量子物理学。
translated by 谷歌翻译
量子技术有可能彻底改变我们如何获取和处理实验数据以了解物理世界。一种实验设置，将来自物理系统的数据转换为稳定的量子存储器，以及使用量子计算机的数据的处理可以具有显着的优点，这些实验可以具有测量物理系统的传统实验，并且使用经典计算机处理结果。我们证明，在各种任务中，量子机器可以从指数较少的实验中学习而不是传统实验所需的实验。指数优势在预测物理系统的预测属性中，对噪声状态进行量子主成分分析，以及学习物理动态的近似模型。在一些任务中，实现指数优势所需的量子处理可能是适度的;例如，可以通过仅处理系统的两个副本来同时了解许多非信息可观察。我们表明，可以使用当今相对嘈杂的量子处理器实现大量超导QUBITS和1300个量子门的实验。我们的结果突出了量子技术如何能够实现强大的新策略来了解自然。
translated by 谷歌翻译
量子信息技术的快速发展显示了在近期量子设备中模拟量子场理论的有希望的机会。在这项工作中，我们制定了1+1尺寸$ \ lambda \ phi \ phi^4 $量子场理论的（时间依赖性）变异量子模拟理论，包括编码，状态准备和时间演化，并具有多个数值模拟结果。这些算法可以理解为Jordan-Lee-Preskill算法的近期变异类似物，这是使用通用量子设备模拟量子场理论的基本算法。此外，我们强调了基于LSZ降低公式和几种计算效率的谐波振荡器基础编码的优势，例如在实施单一耦合群集ANSATZ的肺泡版本时，以准备初始状态。我们还讨论了如何在量子场理论仿真中规避“光谱拥挤”问题，并根据州和子空间保真度评估我们的算法。
translated by 谷歌翻译
近年来，机器学习的巨大进步已经开始对许多科学和技术的许多领域产生重大影响。在本文的文章中，我们探讨了量子技术如何从这项革命中受益。我们在说明性示例中展示了过去几年的科学家如何开始使用机器学习和更广泛的人工智能方法来分析量子测量，估计量子设备的参数，发现新的量子实验设置，协议和反馈策略，以及反馈策略，以及通常改善量子计算，量子通信和量子模拟的各个方面。我们重点介绍了公开挑战和未来的可能性，并在未来十年的一些投机愿景下得出结论。
translated by 谷歌翻译
Machine Learning models capable of handling the large datasets collected in the financial world can often become black boxes expensive to run. The quantum computing paradigm suggests new optimization techniques, that combined with classical algorithms, may deliver competitive, faster and more interpretable models. In this work we propose a quantum-enhanced machine learning solution for the prediction of credit rating downgrades, also known as fallen-angels forecasting in the financial risk management field. We implement this solution on a neutral atom Quantum Processing Unit with up to 60 qubits on a real-life dataset. We report competitive performances against the state-of-the-art Random Forest benchmark whilst our model achieves better interpretability and comparable training times. We examine how to improve performance in the near-term validating our ideas with Tensor Networks-based numerical simulations.
translated by 谷歌翻译
深度学习方法已被证明可以有效地表示量子多体系统的地面波函数。现有方法由于其图像样结构而使用卷积神经网络（CNN）进行方格。对于非方格晶格，现有方法使用图形神经网络（GNN），其中未精确捕获结构信息，从而需要其他手工制作的Sublattice编码。在这项工作中，我们提出了晶格卷积，其中使用一组建议的操作将非方格晶格转换为类似网格的增强晶格，可以在上进行定期卷积。根据提议的晶格卷积，我们设计了使用自我门控和注意机制的晶格卷积网络（LCN）。实验结果表明，我们的方法在PAR上的性能或比Spin 1/2 $ J_1 $ - $ J_2 $ HEISENBERG模型在Square，Honeycomb，Triangular和Kagome Lattices上的现有方法更好，而无需使用手工制作的编码。
translated by 谷歌翻译
在当前的嘈杂中间尺度量子（NISQ）时代，量子机学习正在成为基于程序门的量子计算机的主要范式。在量子机学习中，对量子电路的门进行了参数化，并且参数是根据数据和电路输出的测量来通过经典优化来调整的。参数化的量子电路（PQC）可以有效地解决组合优化问题，实施概率生成模型并进行推理（分类和回归）。该专着为具有概率和线性代数背景的工程师的观众提供了量子机学习的独立介绍。它首先描述了描述量子操作和测量所必需的必要背景，概念和工具。然后，它涵盖了参数化的量子电路，变异量子本质层以及无监督和监督的量子机学习公式。
translated by 谷歌翻译
Hybrid quantum-classical systems make it possible to utilize existing quantum computers to their fullest extent. Within this framework, parameterized quantum circuits can be regarded as machine learning models with remarkable expressive power. This Review presents the components of these models and discusses their application to a variety of data-driven tasks, such as supervised learning and generative modeling. With an increasing number of experimental demonstrations carried out on actual quantum hardware and with software being actively developed, this rapidly growing field is poised to have a broad spectrum of real-world applications.
translated by 谷歌翻译