Квантовые генеративные состязательные сети для обнаружения аномалий в физике высоких энергий

Стандартная модель (SM) в физике элементарных частиц представляет собой теоретическую парадигму для описания фундаментальных сил природы. Несмотря на широкую применимость, SM не позволяет описать все физически возможные события. Обнаружение событий, которые не могут быть описаны SM, обычно называемых аномальными, и связанное с этим потенциальное открытие экзотических физических явлений является нетривиальной задачей. Эта задача усложняется для коллайдеров следующего поколения, которые будут генерировать больше событий с дополнительными уровнями сложности. Возросшая сложность данных мотивирует поиск методов неконтролируемого (unsupervised) обнаружения аномалий, не требующих априорных знаний о базовых моделях. В этой работе мы разрабатываем такую технику. Более конкретно, мы применяем квантовую генеративную состязательную сеть для идентификации аномальных событий. Метод обучается распределению фоновых событий на данных SM и затем определяет, является ли данное событие характерным для изученного фонового распределения. Предложенная квантово-усиленная стратегия обнаружения аномалий протестирована на демонстрационных примерах с использованием численных симуляций и процессоров IBM Quantum. Мы обнаруживаем, что квантовые генеративные техники, использующие в десять раз меньше обучающих образцов, могут обеспечивать сопоставимую точность с классическим аналогом при обнаружении гравитона и бозона Хиггса. Дополнительно мы эмпирически вычисляем ёмкость квантовой модели и наблюдаем повышенную выразительность по сравнению с её классическим аналогом.