L'IA face aux grands problèmes du monde · Physique quantique et informatique quantique · arXiv · 2026-10-23
Méta-apprentissage d'états de Gibbs pour des hamiltoniens à nombreux corps, avec applications aux machines de Boltzmann quantiques
Titre original: Meta-learning of Gibbs states for many-body Hamiltonians with applications to Quantum Boltzmann Machines
L'article aborde la préparation d'états de Gibbs (thermiques) de hamiltoniens paramétrés sur des dispositifs NISQ. Les auteurs proposent deux méthodes de méta-apprentissage qui s'entraînent sur un ensemble fini de valeurs de paramètres, puis préparent des états pour des valeurs inédites dans cette plage. Les modèles sont précis sur des cas de test d'Ising et de Heisenberg jusqu'à huit qubits et, appliqués à une machine de Boltzmann quantique, ils réduisent le temps d'exécution d'un facteur 30 par rapport à une approche fondée sur VarQITE.