La IA y los problemas difíciles del mundo · Física cuántica y computación cuántica · arXiv · 2026-10-23
Metaaprendizaje de estados de Gibbs para hamiltonianos de muchos cuerpos con aplicaciones a las máquinas de Boltzmann cuánticas
Título original: Meta-learning of Gibbs states for many-body Hamiltonians with applications to Quantum Boltzmann Machines
El artículo aborda la preparación de estados de Gibbs (térmicos) de hamiltonianos parametrizados en dispositivos NISQ. Los autores proponen dos métodos de metaaprendizaje que se entrenan con un conjunto finito de valores de parámetros y luego preparan estados en valores no vistos dentro de ese rango. Los modelos son precisos en casos de prueba de Ising y Heisenberg de hasta ocho cúbits, y, aplicados a una máquina de Boltzmann cuántica, reducen el tiempo de ejecución 30 veces en comparación con un enfoque basado en VarQITE.