量子科技中心_量科网

该研究团队为通用的自回归神经量子态建立了一个信息论尺度定律，该定律由波函数振幅的中截互信息决定。通过将虚拟键形式化为跨越序列二分划分的有效信息通道，研究人员严格证明了量子态的精确自回归表示要求虚拟键维度必须与振幅互信息成比例缩放。对于稳定子态家族，该工作表明该定律导出了一个显式的解析秩公式。 在量子态层析成像、基态学习和有限温度学习等应用中，数值实验揭示了精确的指数匹配、循环神经网络量子态与Transformer架构之间的尺度差异，以及自回归基序排列的关键作用。这些成果在量子多体态的内在结构与忠实表示所需神经网络容量之间建立了严格的物理联系。