AI और दुनिया की कठिन समस्याएँ · क्वांटम भौतिकी और क्वांटम कंप्यूटिंग · arXiv · 2026-10-23

क्वांटम बोल्ट्ज़मैन मशीनों में अनुप्रयोगों के साथ बहु-कण हैमिल्टोनियनों के लिए गिब्स अवस्थाओं की मेटा-लर्निंग

मूल शीर्षक: Meta-learning of Gibbs states for many-body Hamiltonians with applications to Quantum Boltzmann Machines

यह शोध-पत्र NISQ उपकरणों पर पैरामीट्रीकृत हैमिल्टोनियनों की गिब्स (थर्मल) अवस्थाएँ तैयार करने की समस्या को हल करता है। लेखक दो मेटा-लर्निंग विधियाँ प्रस्तावित करते हैं जो पैरामीटर मानों के एक सीमित समूह पर प्रशिक्षित होती हैं और फिर उस सीमा के भीतर अनदेखे मानों पर अवस्थाएँ तैयार करती हैं। मॉडल आठ क्यूबिट तक के आइज़िंग और हाइज़ेनबर्ग परीक्षण मामलों में सटीक हैं, और क्वांटम बोल्ट्ज़मैन मशीन पर लागू करने पर वे VarQITE-आधारित दृष्टिकोण की तुलना में रनटाइम को 30 गुना घटा देते हैं।

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