論文の概要: Quantum Image Processing: the truth, the whole truth, and nothing but the truth about its problems on internal image representation and outcomes recovering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.04394v3
• Date: Wed, 24 Jun 2020 17:09:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-04 13:56:26.697444
• Title: Quantum Image Processing: the truth, the whole truth, and nothing but the truth about its problems on internal image representation and outcomes recovering
• Title（参考訳）: 量子画像処理:真理、全真理、そして内部像の表現と結果回復に関する問題に関する真理のみ
• Authors: Mario Mastriani
• Abstract要約: 量子コンピュータの内部画像表現の3つの手法を比較した。 本研究では,物理量子コンピュータ上でのFRQIとNEQRの実装における実用的不可能性を実証した。
• 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: In this paper, three techniques of internal image-representation in a quantum computer are compared: Flexible Representation of Quantum Images (FRQI), Novel Enhanced Quantum Representation of digital images (NEQR), and Quantum Boolean Image Processing (QBIP). All conspicuous technical items are considered in this comparison for complete analysis: i) performance as Classical-to-Quantum (Cl2Qu) interface, ii) characteristics of the employed qubits, iii) sparsity of the used internal registers, iv) number and size of the required registers, v) quality in the outcomes recovering, vi) number of required gates and its consequent accumulated noise, vi) decoherence, and vii) fidelity. These analyses and demonstrations are automatically extended to all variants of FRQI and NEQR. This study demonstrated the practical infeasibility in the implementation of FRQI and NEQR on a physical quantum computer (QPU), while QBIP has proven to be extremely successful on a) the four main quantum simulators on the cloud, b) two QPUs, and c) optical circuits from three labs. Moreover, QBIP also demonstrated its economy regarding the required resources needed for its proper function and its great robustness (immunity to noise), among other advantages, in fact, without any exceptions.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、量子コンピュータの内部画像表現の3つの手法を比較し、量子画像のフレキシブル表現(FRQI)、デジタル画像の新規量子表現(NEQR)、量子ブール画像処理(QBIP)について述べる。 すべての目立った技術的項目は、この比較において完全な分析のために考慮される。 i) Classical-to-Quantum (Cl2Qu) インターフェースとしての性能 二 使用した量子ビットの特徴 三 使用済み内部レジスタのスパース性 四 必要なレジスタの数及び大きさ 五 結果の回復の質 六 必要なゲートの数及びその累積騒音 vi)デコヒーレンス、そして vii) 忠実さ。 これらの分析とデモは自動的にFRQIとNEQRのすべての変種に拡張される。 本研究は、物理量子コンピュータ(QPU)におけるFRQIとNEQRの実装における実用的不可能性を実証し、QBIPは極めて成功したことを証明した。 a) クラウド上の4つの主要な量子シミュレータ b)2つのQPU及び c) 3つの研究室からの光回路 さらにqbipは、その適切な機能に必要なリソースと、その大きな堅牢性(ノイズに対する免疫)、その他の利点、特に例外なくその経済を実証した。

関連論文リスト

• Image Denoising with Machine Learning: A Novel Approach to Improve Quantum Image Processing Quality and Reliability [3.8704324110545767]
  量子画像処理(QIP)は、画像の操作と解析に量子コンピューティングの利点を活用することを目的としている。 QIPは量子ビットの制限と量子マシンにおけるノイズの存在という2つの課題に直面している。 本稿では,量子処理された画像のノイズを特定し,修正する機械学習モデルを用いて,QIPにおけるノイズ問題に対処する新しい手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-18T16:55:54Z)
• Hybrid quantum transfer learning for crack image classification on NISQ hardware [62.997667081978825]
  グレー値画像のひび割れ検出に量子転送学習を適用した。 我々は、PennyLaneの標準量子ビットのパフォーマンスとトレーニング時間を、IBMのqasm_simulatorや実際のバックエンドと比較する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-31T14:45:29Z)
• Quantum Imitation Learning [74.15588381240795]
  本稿では、量子優位性を利用してILを高速化する量子模倣学習(QIL)を提案する。 量子行動クローニング(Q-BC)と量子生成逆模倣学習(Q-GAIL)という2つのQILアルゴリズムを開発した。 実験結果から,Q-BCとQ-GAILの両者が,従来のものと同等の性能を達成できることが判明した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-04T12:47:35Z)
• Delegated variational quantum algorithms based on quantum homomorphic encryption [69.50567607858659]
  変分量子アルゴリズム(VQA)は、量子デバイス上で量子アドバンテージを達成するための最も有望な候補の1つである。 クライアントのプライベートデータは、そのような量子クラウドモデルで量子サーバにリークされる可能性がある。 量子サーバが暗号化データを計算するための新しい量子ホモモルフィック暗号(QHE)スキームが構築されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-25T07:00:13Z)
• QSAN: A Near-term Achievable Quantum Self-Attention Network [73.15524926159702]
  SAM(Self-Attention Mechanism)は機能の内部接続を捉えるのに長けている。 短期量子デバイスにおける画像分類タスクに対して,新しい量子自己注意ネットワーク(QSAN)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-14T12:22:51Z)
• Quantum circuit architecture search on a superconducting processor [56.04169357427682]
  変分量子アルゴリズム(VQA)は、ファイナンス、機械学習、化学といった様々な分野において、証明可能な計算上の優位性を得るための強力な証拠を示している。 しかし、現代のVQAで利用されるアンザッツは、表現性と訓練性の間のトレードオフのバランスをとることができない。 8量子ビット超伝導量子プロセッサ上でVQAを強化するために,効率的な自動アンサッツ設計技術を適用した最初の実証実験を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-04T01:53:42Z)
• Quantum circuit architecture search for variational quantum algorithms [88.71725630554758]
  本稿では、QAS(Quantum Architecture Search)と呼ばれるリソースと実行時の効率的なスキームを提案する。 QASは、よりノイズの多い量子ゲートを追加することで得られる利点と副作用のバランスをとるために、自動的にほぼ最適アンサッツを求める。 数値シミュレータと実量子ハードウェアの両方に、IBMクラウドを介してQASを実装し、データ分類と量子化学タスクを実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-20T12:06:27Z)
• Analysis of five techniques for the internal representation of a digital image inside a quantum processor [0.0]
  量子プロセッサ内のデジタル画像を表現するための5つのテクニックを比較した。 論文はQuirkシミュレータの実装とIBM Q Experienceプロセッサに基づく。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-03T14:06:38Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。