時空の量子情報と量子測定の研究

时空量子信息与量子测量研究

• 批准号: 19K03838
• 负责人: 堀田 昌寛
• 金额: $ 2.75万
• 依托单位: Tohoku University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2019
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2019-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-19K03838/
• 关键词: 機械学習; 一般相対論; 量子重力; ブラックホール; 量子情報; 深層学習; 曲がった時空; 量子測定理論; 量子カオス; 量子情報物理学; エンタングルメント; 機械学習; 一般相対論; 量子重力; ブラックホール; 量子情報; 深層学習; 曲がった時空; 量子測定理論; 量子カオス; 量子情報物理学; エンタングルメント

量子重力における量子測定理論の構築を視野にいれた、機械学習の研究を行い、Physical Review Dに論文を発表をした。量子重力理論では、量子的時空の重ね合わせを観測する観測者の存在が重要と考えられるが、その「観測者」を機械学習に基づいたAIとした場合に、時空計量の測定における原理的諸問題は何かを明らかにした。時空にばら撒かれたダストや小天体の軌道の画像データを基にして、教師付き学習のためのデータを生成し、それをAIに学習させたのちに、新しい時空における軌道画像データを入力して、その時空計量のパラメータを推定させる問題を考えている。AIがどうしても区別できない異なる時空が存在することを示し、その２つの時空の関係性をDeep Learning Isometryとして理論的に整備を行った。これは量子重ね合わせにある２つの時空をAIが量子測定をしても、その重ね合わせが壊れない場合があることを意味し、従来の量子重力理論では議論をされてこなかった新しい側面を明確にしたことになっている。また超弦理論で議論をされてきたAdS/CFT対応における機械学習の新しい役割を提案した。2+1次元の反ドジッター時空（AdS）に双対である1+1次元共形場において、状態推定を行う機械学習的AIにもAdSバルク側に対応する機械学習AIが存在すべきと予想される。本研究では、それが境界近傍の情報だけでなく、バルクの深層の情報まで採り入れた軌道画像データを学習したAIであろうという示唆を与える結果を得ている点でも重要な結果となっている。またAdSの宇宙項やブラウン=ヘノーの電荷の大きさを推定する具体的なプログラムも作成し、その効率を論じている。

He conducted research on machine learning, focusing on the construction of quantum measurement theory in quantum gravity, and published a paper in Physical Review D. In quantum gravity theory, it is thought that the existence of observers who observe the superposition of quantum space-time is important, but when the "observer" is used as AI based on machine learning, it has revealed what are the principle problems in measuring space-time metering.基于时空和小天体散布的灰尘的图像数据，生成了监督学习的数据，在通过AI学习后，数据将输入到新的时空轨道图像数据中，以估计时空计量的参数。我们表明，AI无法区分它们的空间时间不同，并且理论上发展了这两个空间时间作为深度学习等轴测图之间的关系。这意味着，即使量子叠加中两个空间的AI量子测量，叠加也可能不会破裂，这清楚地表明，在传统的量子重力理论中尚未讨论过的新方面。他还提出了在ADS/CFT兼容性中的机器学习的新角色，该角色已在SuperString理论中进行了讨论。可以预期，与广告批量相对应的机器学习AI也应在机器学习AI中存在，该机器学习AI在1+1维的保形场中执行状态估计，该场对2+1二维的反隔jitter时空（ADS）是双重的。这项研究是一个重要的结果，即它提供了这样一个事实，即AI学习了轨迹图像数据，该数据不仅包含在边界附近，而且还包含了来自深层的信息。我们还创建了一个特定的程序，以估计广告和棕色 - 亨诺的费用的幅度，并讨论其效率。