Fugu-MT 論文翻訳(概要): Finding Broken Gates in Quantum Circuits---Exploiting Hybrid Machine Learning

論文の概要: Finding Broken Gates in Quantum Circuits---Exploiting Hybrid Machine Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.10939v1
Date: Wed, 29 Jan 2020 16:25:54 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-06-05 06:43:20.469445
Title: Finding Broken Gates in Quantum Circuits---Exploiting Hybrid Machine Learning
Title（参考訳）: 量子回路における破壊ゲートの探索--ハイブリッド機械学習の展開
Authors: Margarite L. LaBorde, Allee C. Rogers, Jonathan P. Dowling
Abstract要約: 量子論理ゲートの現在の実装は、非常に欠陥があり、エラーを起こす可能性がある。 30以上のゲートを持つ回路において、90%以上の精度で最大9キュービットまでの故障ゲートを見つけることができることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Current implementations of quantum logic gates can be highly faulty and introduce errors. In order to correct these errors, it is necessary to first identify the faulty gates. We demonstrate a procedure to diagnose where gate faults occur in a circuit by using a hybridized quantum-and-classical K-Nearest-Neighbors (KNN) machine-learning technique. We accomplish this task using a diagnostic circuit and selected input qubits to obtain the fidelity between a set of output states and reference states. The outcomes of the circuit can then be stored to be used for a classical KNN algorithm. We numerically demonstrate an ability to locate a faulty gate in circuits with over 30 gates and up to nine qubits with over 90% accuracy.
Abstract（参考訳）: 量子論理ゲートの現在の実装は、非常に欠陥があり、エラーをもたらす可能性がある。これらの誤りを修正するためには、まず欠陥ゲートを特定する必要がある。本稿では,KNN(Hybridized quantum-and-classical K-Nearest-Neighbors)機械学習技術を用いて,回路のゲート故障の発生箇所を診断する手法を示す。このタスクを診断回路と選択入力量子ビットを用いて達成し、一連の出力状態と参照状態との忠実性を得る。回路の結果は古典的なKNNアルゴリズムに格納することができる。 30以上のゲートを持つ回路において、90%以上の精度で最大9キュービットまでの故障ゲートを見つけることができることを示す。

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