論文の概要: Quantum State Discrimination on Reconfigurable Noise-Robust Quantum Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.11586v1
• Date: Wed, 25 Mar 2020 19:07:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-27 22:36:47.320966
• Title: Quantum State Discrimination on Reconfigurable Noise-Robust Quantum Networks
• Title（参考訳）: 再構成可能なノイズロバスト量子ネットワークの量子状態判別
• Authors: Nicola Dalla Pozza, Filippo Caruso
• Abstract要約: 量子情報処理における根本的な問題は、システムの量子状態の集合の識別である。 本稿では、この問題を量子ウォークによって定義されるグラフによって記述されたオープン量子システム上で解決する。 ネットワークのパラメータを最適化し、正しい識別の確率を最大化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.85316573653194
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A fundamental problem in Quantum Information Processing is the discrimination amongst a set of quantum states of a system. In this paper, we address this problem on an open quantum system described by a graph, whose evolution is defined by a Quantum Stochastic Walk. In particular, the structure of the graph mimics those of neural networks, with the quantum states to discriminate encoded on input nodes and with the discrimination obtained on the output nodes. We optimize the parameters of the network to obtain the highest probability of correct discrimination. Numerical simulations show that after a transient time the probability of correct decision approaches the theoretical optimal quantum limit. These results are confirmed analytically for small graphs. Finally, we analyze the robustness and reconfigurability of the network for different set of quantum states, and show that this architecture can pave the way to experimental realizations of our protocol as well as novel quantum generalizations of deep learning.
• Abstract（参考訳）: 量子情報処理における根本的な問題は、システムの量子状態のセット間の識別である。 本稿では,この問題を,量子確率ウォークによって定義されるグラフによって記述されたオープン量子システム上で解決する。 特に、グラフの構造はニューラルネットワークの構造を模倣し、量子状態は入力ノード上で符号化された符号化を識別し、出力ノード上で得られた識別を識別する。 ネットワークのパラメータを最適化し、正しい識別の確率を最大化する。 数値シミュレーションにより、過渡時間後に正しい決定の確率が理論最適量子限界に近づくことが示された。 これらの結果は小さなグラフに対して解析的に確認される。 最後に、異なる量子状態の集合に対するネットワークの堅牢性と再構成性を分析し、このアーキテクチャが我々のプロトコルの実験的な実現と、ディープラーニングの新たな量子一般化の道を開くことができることを示す。

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