Fugu-MT 論文翻訳(概要): Learning to Detect Entanglement

論文の概要: Learning to Detect Entanglement

arxiv url: http://arxiv.org/abs/1709.03617v2
Date: Wed, 22 May 2024 17:11:42 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-26 22:08:17.551798
Title: Learning to Detect Entanglement
Title（参考訳）: 絡みを検知する学習
Authors: Bingjie Wang,
Abstract要約: 絡み合った状態や分離可能な状態の分類は基本的な作業だが、コストがかかる作業である。本稿では,絡みを検知するために必要な資源量を改善する手法であるフォレストアルゴリズムを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4763055441508717
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Classifying states as entangled or separable is a fundamental, but expensive task. This paper presents a method, the forest algorithm, to improve the amount of resources needed to detect entanglement. Starting from 'optimized' methods for using geometric criterion to detect entanglement, specific steps are replaced with machine learning models. Tests using numerical simulations indicate that the model is able to declare a state as entangled in fewer steps compared to existing methods. This improvement is achieved without affecting the correctness of the original algorithm.
Abstract（参考訳）: 絡み合った状態や分離可能な状態の分類は基本的な作業だが、コストがかかる作業である。本稿では,絡みを検知するために必要な資源量を改善する手法であるフォレストアルゴリズムを提案する。エンタングルメントを検出するために幾何学的基準を使用する'最適化'手法から始まり、特定のステップを機械学習モデルに置き換える。数値シミュレーションを用いたテストでは、モデルが既存の手法に比べて少ないステップで絡み合った状態を宣言できることを示している。この改善は、元のアルゴリズムの正確性に影響を与えることなく達成される。

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