Kwantowe sieci neuronowe do symulacji wielociałowych układów kwantowych

Zaprezentowane zostaną eksperymentalne symulacje układów kwantowych wielu ciał przy użyciu hybrydowego algorytmu kwantowo-klasycznego. W naszym układzie funkcja falowa modelu kwantowego Isinga pola poprzecznego jest reprezentowana przez ograniczoną maszynę Boltzmanna. Ta sieć neuronowa jest następnie uczona przy użyciu wariacyjnego Monte Carlo wspomaganego przez próbnik kwantowy z falą D w celu znalezienia energii stanu podstawowego. Nasze wyniki wskazują, iż już pierwsza generacja komputerów kwantowych może zostać wykorzystana do rozwiązywania nietrywialnych problemów dotyczących fizyki układów kwantowych wielu ciał.