論文の概要: Neural networks for detecting multimode Wigner-negativity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.03343v2
• Date: Mon, 19 Oct 2020 11:03:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-30 08:58:38.503944
• Title: Neural networks for detecting multimode Wigner-negativity
• Title（参考訳）: マルチモードウィグナーネガティビティ検出のためのニューラルネットワーク
• Authors: Valeria Cimini, Marco Barbieri, Nicolas Treps, Mattia Walschaers, and Valentina Parigi
• Abstract要約: 我々は,Wigner関数の負性を直接検出し,マルチモード量子状態に対して検出する,人工ニューラルネットワークを用いた機械学習プロトコルに基づく新しい手法を提案する。 本手法は,データ量が少ない場合の従来手法よりも高速で精度が高く,堅牢であることを示す。
• 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: The characterization of quantum features in large Hilbert spaces is a crucial requirement for testing quantum protocols. In the continuous variables encoding, quantum homodyne tomography requires an amount of measurements that increases exponentially with the number of involved modes, which practically makes the protocol intractable even with few modes. Here we introduce a new technique, based on a machine learning protocol with artificial Neural Networks, that allows to directly detect negativity of the Wigner function for multimode quantum states. We test the procedure on a whole class of numerically simulated multimode quantum states for which the Wigner function is known analytically. We demonstrate that the method is fast, accurate and more robust than conventional methods when limited amounts of data are available. Moreover the method is applied to an experimental multimode quantum state, for which an additional test of resilience to losses is carried out.
• Abstract（参考訳）: 大きなヒルベルト空間における量子特徴のキャラクタリゼーションは、量子プロトコルをテストする上で重要な要件である。 連続変数の符号化では、量子ホモダイントモグラフィーは、関連するモードの数に応じて指数関数的に増加する測定量を必要とする。 本稿では、Wigner関数の負性を直接検出し、マルチモード量子状態に対する検出を可能にする、人工ニューラルネットワークを用いた機械学習プロトコルに基づく新しい手法を提案する。 ウィグナー関数が解析的に知られている数値シミュレーションマルチモード量子状態のクラス全体の手続きをテストした。 本手法は,データ量が少ない場合の従来手法よりも高速で精度が高く,堅牢であることを示す。 さらに、実験的な多モード量子状態に適用し、損失に対するレジリエンスのさらなるテストを行う。

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