1양자 연구 센터, 기술 혁신 연구소, UAE 아부다비
2Departament de Física Quàntica i Astrofísica 및 Institut de Ciències del Cosmos(ICCUB), Universitat de Barcelona, Barcelona, Spain.
3이론 물리학과, CERN, CH-1211 Geneva 23, Switzerland.
4National Yang Ming Chiao Tung University, Hsinchu 30010, Taiwan 물리학 연구소.
5TIF Lab, Dipartimento di Fisica, Università degli Studi di Milano 및 INFN Sezione di Milano, 밀라노, 이탈리아.
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추상
우리는 LHC(Large Hadron Collider)에서 입자 물리학 프로세스를 시뮬레이션하는 데 사용되는 Monte Carlo 이벤트 생성을 위한 생성적 적대적 학습의 맥락에서 대안적인 양자 생성기 아키텍처를 제안하고 평가합니다. 우리는 알려진 기본 분포에서 생성된 인공 데이터에 양자 네트워크를 구현하여 이 방법론을 검증합니다. 그런 다음 네트워크는 특정 LHC 산란 프로세스의 Monte Carlo 생성 데이터 세트에 적용됩니다. 새로운 양자 생성기 아키텍처는 최신 구현의 일반화로 이어져 얕은 깊이 네트워크에서도 더 작은 Kullback-Leibler 분기를 달성합니다. 또한 양자 생성기는 작은 훈련 샘플 세트로 훈련된 경우에도 기본 분포 함수를 성공적으로 학습합니다. 이는 특히 데이터 증대 응용 분야에서 흥미롭습니다. 우리는 이 새로운 방법론을 두 가지 다른 양자 하드웨어 아키텍처인 포획 이온 및 초전도 기술에 배포하여 하드웨어 독립적인 실행 가능성을 테스트합니다.
주요 이미지: 왼쪽에는 style-qGAN 교육과 관련된 개략적인 단계가 있습니다. 오른쪽에는 style-qGAN 모델에 대한 LHC에서 pp -> ttbar 생산의 물리적 관측 가능, s, t, y에 대한 주변 샘플 분포가 있습니다.
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