神经网络精确量化了「量子纠缠」！

光子盒研究院

一项新研究表明，神经网络可以比传统技术更有效地估计量子系统中的纠缠程度。

7月19日，研究成果以“Deep learning of  quantum entanglement from incomplete measurements”为题，作为封面文章发表在《科学进展》上。

在大规模量子技术中，量化纠缠至关重要，但由于资源限制，对量子态进行全面表征并不现实。

纠缠是量子力学的核心，纠缠是指多个粒子共享一个共同的波函数，因此干扰一个粒子会影响其他所有粒子。该研究的合著者、捷克帕拉茨基大学物理学家Miroslav Ježek表示，因此，测量一个系统的纠缠程度是了解其“量子”程度的一部分。“从讨论量子物理学基本原理的简单双粒子系统开始，你就能观察到这种行为。”另一方面，纠缠变化与宏观物质的相变之间存在直接联系。
一个系统中任何两个粒子的纠缠程度都可以用一个数字来量化。要获得这个数字的精确值，需要重建波函数，但测量量子态会破坏波函数；因此，必须反复测量同一状态的多个副本——这就是量子断层扫描，类似于经典断层扫描，用一系列二维图像来构建三维图像，这是量子理论不可避免的结果。
瑞典斯德哥尔摩大学物理学家、研究小组成员Ana Predojević说：“如果能通过一次测量了解量子态，那么量子比特就不是量子比特了：它只是一个比特，也就不存在量子通信了。”
问题在于，量子测量固有的不确定性使得测量量子处理器中量子比特之间的纠缠极为困难，因为，必须对每个量子比特执行完整的多量子比特波函数层析成像——即使对小型处理器来说，这也需要数天时间。
因此，Predojević 说：“你不能只做一次测量，就说是否存在纠缠。”这就像人们对脊柱进行CAT（计算机轴向断层扫描）扫描一样，需要在管子里待上45分钟，这样他们才能拍到完整的图像：不可能通过5分钟的扫描就知道这块或那块椎骨是否有问题。

虽然计算纠缠100%的准确率需要完整的量子态断层扫描，但有几种算法可以通过部分信息猜测量子态。Ježek解释道，这种方法的问题在于“没有数学证据证明，通过一定数量的有限测量，就能在一定精度上说明纠缠的情况”。
在新的研究中，Ježek、Predojević 及其同事采取了不同的方法，完全放弃了量子态重构的概念，转而只针对纠缠程度。为此，他们设计了研究纠缠量子态的深度神经网络，并在数值生成的数据上对其进行训练。Ježek表示，“我们随机选择量子态，生成状态后，就知道了网络的输出：因为我们知道了系统中的纠缠量；但我们也可以模拟从不同方向测量不同数量的副本时得到的数据......这些模拟数据就是网络的输入。”
网络利用这些数据自学，通过给定的测量集对纠缠度做出越来越好的估计。随后，研究人员使用第二组模拟数据检查了算法的准确性；他们发现，该算法的误差比传统的量子断层扫描估算算法低 10 倍左右。

推断量子相关性的三种方法示意图

最后，研究人员在实验中测量了两个真实的纠缠系统：一个共振泵浦半导体量子点和一个自发参量下变频双光子源。“我们测量了完整的量子态层析成像......由此我们知道了量子态的一切。”Ježek说：“然后，我们省略了其中的一些测量。”
随着省略的测量越来越多，他们将深度神经网络的预测误差与相同传统算法的误差进行了比较：神经网络的误差明显更低。

基于 MaxLik 和 DNN 的方法在实验数据集上的表现

此前，美国路易斯安那州杜兰大学的量子光学专家Ryan Glasser曾使用机器学习来估计量子态，在最近的采访中，他也称赞这项新工作“意义重大”。
Glasser说：“量子技术目前遇到的一个问题是，我们已经到了可以将东西扩展到更大系统的地步，而......我们希望能够完全理解量子的系统。量子系统是出了名的微妙，难以测量和完全表征......此次，研究人员表明，他们可以非常准确地量化系统中的纠缠量，这对我们研究越来越大的量子系统非常有用：因为没有人想要一台双量子比特量子计算机。”
该研究小组现在计划将其研究扩展到更大的量子系统。例如，Ježek还对反向问题很感兴趣：“假设我们需要测量一个量子系统的纠缠量，精度比如说是1%；我们需要什么样的最低测量水平，才能获得这种水平的纠缠估计呢？”
参考链接：[1]https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.add7131[2]https://physicsworld.com/a/neural-networks-speed-up-quantum-state-measurements/[3]https://www.su.se/english/news/unlocking-the-quantum-enigma-deep-learning-to-quantify-entanglement-from-incomplete-measurements-1.663721

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