驱动耗散量子动力学的神经量子传播器

BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-10-21T00:00:00Z

量子神经网络的训练动力学可以用广义Lotka-Volterra方程描述，显示出动力学相变。当代价函数目标值超过最小可达值时，动力学从冻结核相位转变为冻结误差相位。在这两个相位中，固定点的收敛是指数级的，而在临界点是多项式级的。通过将训练动力学的Hessian映射到虚时间中的Hamiltonian，揭示出相变为二阶，临界点表现出尺度不变性。这些理论在IBM量子设备上得到验证。