論文の概要: Quantum-enhanced data classification with a variational entangled sensor network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.11962v2
• Date: Tue, 18 May 2021 16:27:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-13 05:18:09.284819
• Title: Quantum-enhanced data classification with a variational entangled sensor network
• Title（参考訳）: 可変絡み合いセンサネットワークを用いた量子強調データ分類
• Authors: Yi Xia, Wei Li, Quntao Zhuang, Zheshen Zhang
• Abstract要約: 絡み合ったセンサーネットワーク(SLAEN)によって補助される監視学習は、古典的な機械学習アルゴリズムによって訓練されたVQCを利用する、独立したパラダイムである。 我々の研究は、NISQ時代における量子化データ処理の新たな道のりを開拓している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1083620257082707
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Variational quantum circuits (VQCs) built upon noisy intermediate-scale quantum (NISQ) hardware, in conjunction with classical processing, constitute a promising architecture for quantum simulations, classical optimization, and machine learning. However, the required VQC depth to demonstrate a quantum advantage over classical schemes is beyond the reach of available NISQ devices. Supervised learning assisted by an entangled sensor network (SLAEN) is a distinct paradigm that harnesses VQCs trained by classical machine-learning algorithms to tailor multipartite entanglement shared by sensors for solving practically useful data-processing problems. Here, we report the first experimental demonstration of SLAEN and show an entanglement-enabled reduction in the error probability for classification of multidimensional radio-frequency signals. Our work paves a new route for quantum-enhanced data processing and its applications in the NISQ era.
• Abstract（参考訳）: ノイズの多い中間スケール量子(NISQ)ハードウェア上に構築された変分量子回路(VQC)は、古典的な処理とともに、量子シミュレーション、古典的な最適化、機械学習のための有望なアーキテクチャを構成する。 しかし、古典的なスキームよりも量子的優位性を示すために必要なVQC深さは、利用可能なNISQデバイスの範囲を超えている。 畳み込みセンサネットワーク(SLAEN)によって補助される監視学習は、古典的な機械学習アルゴリズムで訓練されたVQCを活用して、センサが共有するマルチパーティの絡み合いを調整し、実用的なデータ処理問題を解決する。 本稿では、SLAENの初の実験実験を報告し、多次元無線周波数信号の分類における誤差確率のエンタングルメントによる低減を示す。 我々の研究は、NISQ時代における量子化データ処理の新たな道のりを開拓している。

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