Від фізики багатьох тіл до фізики багатьох часів з Грегорі А. Л. Уайтом PlatoBlockchain Data Intelligence. Вертикальний пошук. Ai.

Від багатьох тіл до багаторазової фізики з Грегорі А. Л. Уайтом

Цікава розмова про квантові кореляції та їхнє відношення до квантових обчислень.

Анотація:

Квантові кореляції в часі мають напрочуд подібну структуру до просторових квантових кореляцій, формально пов’язаних через ізоморфізм Чой-Яміолковського. Як наслідок, багаточасові процеси наділені тим же багатством, що й фізика багатьох тіл, включаючи часове заплутування та чітко визначені причинно-наслідкові структури. Ми називаємо це «фізикою багатьох часів» і показуємо, як це природним чином виникає в контексті шумної квантової динаміки пристрою та більш загальних немарківських відкритих квантових систем. Ми розробляємо сімейство інструментів для доступу до багаточасової фізики на квантових інформаційних процесорах, які потім демонструються на пристроях IBM Quantum. Ми досліджуємо структуру часових кореляцій і показуємо, як ними можна маніпулювати, щоб створити більш складний процес або видалити шум у пристрої. Спочатку ми розглядаємо мікроскопічні властивості короткого радіусу дії, такі як справжнє багаторазове заплутування та оцінки для немарківської пам’яті. Потім, адаптувавши класичну тіньову томографію до часової області, ми отримуємо доступ до макроскопічних функцій процесу, таких як дальні кореляції та представлення тензорної мережі 20-крокового процесу. Ми показуємо, що ми можемо підтвердити нашу модель, точно передбачивши результати вимірювань середини ланцюга для випадкових послідовностей ланцюга. Наші методи стосуються загальних квантових стохастичних динамічних процесів із сферою застосування, що охоплює фізику конденсованих середовищ, квантову біологію та поглиблену діагностику квантових пристроїв ери NISQ.

[Вбудоване вміст]

Від фізики багатьох тіл до фізики багатьох часів з Грегорі А. Л. Уайтом PlatoBlockchain Data Intelligence. Вертикальний пошук. Ai.

Френк

#DataScientist, #DataEngineer, Blogger, Vlogger, Podcaster на http://DataDriven.tv .

Назад @Microsoft, щоб допомогти клієнтам використовувати мої думки #AI Opinions. #武當派 вентилятор.

Я веду блог, щоб допомогти вам стати кращим науковцем з даних/інженером ML

Думки мої. Все моє.

Часова мітка:

Більше від Світ Франків