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AKLT链中纠缠与拓扑序的隐式量子马尔可夫模型框架

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本论文将隐量子马尔可夫模型（HQMMs）框架引入AKLT态（对称性保护拓扑相的关键范例）。该模型的观测系统是物理自旋-1链，它通过明确定义的量子发射操作从隐藏的自旋-1/2层中产生。研究表明，底层马尔可夫动力学利用与AKLT态相关的重要通道实现了最大纠缠。该工作还证明，对称性保护拓扑序会在观测解码通道中引发协方差效应。这在量子机器学习与多体物理学之间建立了新的联系，对拓扑序和量子信息科学领域具有重要启示意义。
作者单位： VIP可见
提交arXiv： 2025-12-21 08:32
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机器学习 拓扑序 量子机器 对称性 物理学

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