量子情報を考慮したTransformerモデルによる量子状態の分類

原題: Quantum-aware Transformer model for state classification

混合状態を含む二部量子状態の絡み合い分類は、系の次元が大きくなるほど難しい課題である。本研究では、量子状態のエルミート行列表現をベクトル化した要素をマスクする教師なし事前学習によりTransformerを訓練した。その結果、分離可能状態と絡み合い状態の判別でほぼ完全な分類精度を達成した。