量子科技中心_量科网

基于投影测量结果来表征量子系统中的相关性，可通过多种方法实现，包括计算经典互信息。通常估计这类基于信息熵的物理量需要掌握系统状态的完整统计信息。该研究团队探索了在有限数量投影测量基础上，利用神经网络方法重构量子系统经典互信息与特定熵的可能性。作为典型案例，研究人员考察了横向与纵向磁场共同作用下的反铁磁量子伊辛模型——该模型在凝聚态物理和量子计算领域均具有重要价值。研究表明，即使对于在状态空间中离域的顺磁波函数，神经网络方法仍能提供经典互信息的可靠估计。此外，该工作还重构了该量子系统的相图，尤其着重区分了各类无序态。