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抽象
大型ハドロン衝突型加速器 (LHC) で素粒子物理プロセスをシミュレートするために使用される、モンテカルロ イベント生成のための敵対的生成学習のコンテキストで、代替の量子発生器アーキテクチャを提案および評価します。 既知の基礎となる分布から生成された人工データに量子ネットワークを実装することにより、この方法論を検証します。 ネットワークは、特定の LHC 散乱プロセスのモンテカルロ生成データセットに適用されます。 新しい量子発生器アーキテクチャは、最先端の実装の一般化につながり、浅い深さのネットワークでもより小さなカルバック ライブラー ダイバージェンスを達成します。 さらに、量子ジェネレーターは、小さなトレーニング サンプル セットでトレーニングされた場合でも、基礎となる分布関数を正常に学習します。 これは、データ拡張アプリケーションにとって特に興味深いものです。 この新しい方法論を XNUMX つの異なる量子ハードウェア アーキテクチャ、トラップ イオン技術と超伝導技術に展開し、ハードウェアに依存しない実行可能性をテストします。
注目の画像: 左側は、style-qGAN トレーニングに含まれる概略的な手順です。 右側は、style-qGAN モデルの LHC での pp -> ttbar 生産における物理観測量 s、t、y の限界サンプル分布です。
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