論文の概要: Learning to Utilize Correlated Auxiliary Noise: A Possible Quantum Advantage

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.04863v2
• Date: Wed, 16 Sep 2020 16:47:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-24 02:35:45.424476
• Title: Learning to Utilize Correlated Auxiliary Noise: A Possible Quantum Advantage
• Title（参考訳）: 近接雑音を利用した学習:量子アドバンテージの可能性
• Authors: Aida Ahmadzadegan, Petar Simidzija, Ming Li, Achim Kempf
• Abstract要約: ノイズの多いデータを処理しているネットワークは、データ上のノイズと相関する補助ノイズへのアクセスを活用できることを示す。 ネットワークは、相関した補助雑音を近似鍵として使用し、ノイズの多い入力データを復号する。 この新しいアプローチは、マシンが学習した量子エラーの修正を提供することで、将来の量子マシンの実現に役立つ可能性がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.905502772422697
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper has two messages. First, we demonstrate that neural networks that process noisy data can learn to exploit, when available, access to auxiliary noise that is correlated with the noise on the data. In effect, the network learns to use the correlated auxiliary noise as an approximate key to decipher its noisy input data. Second, we show that, for this task, the scaling behavior with increasing noise is such that future quantum machines could possess an advantage. In particular, decoherence generates correlated auxiliary noise in the environment. The new approach could, therefore, help enable future quantum machines by providing machine-learned quantum error correction.
• Abstract（参考訳）: この論文には2つのメッセージがあります。 まず,ノイズデータを処理するニューラルネットワークが,データ上の雑音と相関する補助ノイズへのアクセスを利用可能であれば学習できることを実証する。 ネットワークは、相関した補助雑音を近似鍵として使用し、ノイズの多い入力データを復号する。 第二に、このタスクでは、ノイズの増加に伴うスケーリングの挙動が、将来の量子マシンに有利であることを示す。 特に、デコヒーレンスは環境中の相関した補助雑音を生成する。 この新しいアプローチは、マシンが学習した量子エラー訂正を提供することで、将来の量子マシンの実現に役立つ。

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