AIが解く世界の難問 · 量子物理・量子計算 · arXiv · 2026-10-21
量子カオス多体ダイナミクス予測の意外な単純さ
原題: The surprising simplicity of forecasting quantum chaotic many-body dynamics
カオス的な量子多体ダイナミクスの正確なシミュレーションは、エンタングルメントの急速な蓄積と空間的な拡がりのため、古典計算にとって大きな挑戦であり続けている。研究では量子ダイナミクスを時系列予測問題として定式化し、リドバーグ原子アレイで実現可能な少数量子ビットのPXP鎖をベンチマークに、表現力の高いTransformerと単純な線形予測モデルDLinearを比較した。Transformerはエルゴード的な領域では正確に予測する一方、初期状態がスカーレッド極限に近づくと性能が低下するのに対し、DLinearはすべての初期状態で高精度を維持し、複雑な量子発展が生成する観測量も単純な線形写像から高精度に予測できることを示した。