AI dan Masalah-Masalah Sulit Dunia · Fisika kuantum & komputasi kuantum · arXiv · 2026-10-23
Meta-learning keadaan Gibbs untuk Hamiltonian banyak benda dengan aplikasi pada Mesin Boltzmann Kuantum
Judul asli: Meta-learning of Gibbs states for many-body Hamiltonians with applications to Quantum Boltzmann Machines
Makalah ini menangani penyiapan keadaan Gibbs (termal) dari Hamiltonian terparameterisasi pada perangkat NISQ. Para penulis mengusulkan dua metode meta-learning yang dilatih pada himpunan terbatas nilai parameter, lalu menyiapkan keadaan pada nilai yang belum pernah dilihat dalam rentang tersebut. Model-model ini akurat pada kasus uji Ising dan Heisenberg hingga delapan qubit, dan ketika diterapkan pada Quantum Boltzmann Machine, model ini memangkas waktu eksekusi hingga 30 kali lipat dibandingkan pendekatan berbasis VarQITE.