論文の概要: Ultimate Limits of Thermal Pattern Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.10855v3
• Date: Mon, 10 May 2021 10:02:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-05 01:11:22.289745
• Title: Ultimate Limits of Thermal Pattern Recognition
• Title（参考訳）: 熱パターン認識の究極限界
• Authors: Cillian Harney, Leonardo Banchi and Stefano Pirandola
• Abstract要約: 本研究では,環境ローカライゼーションの課題として,同じ透過率を持つガウス相不感チャネルのアンサンブルとして熱像をモデル化する。 量子強化戦略は、既知の最適古典的戦略に対して有意な量子優位性を与えるために用いられる可能性がある。
• 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: Quantum Channel Discrimination (QCD) presents a fundamental task in quantum information theory, with critical applications in quantum reading, illumination, data-readout and more. The extension to multiple quantum channel discrimination has seen a recent focus to characterise potential quantum advantage associated with quantum enhanced discriminatory protocols. In this paper, we study thermal imaging as an environment localisation task, in which thermal images are modelled as ensembles of Gaussian phase insensitive channels with identical transmissivity, and pixels possess properties according to background (cold) or target (warm) thermal channels. Via the teleportation stretching of adaptive quantum protocols, we derive ultimate limits on the precision of pattern classification of abstract, binary thermal image spaces, and show that quantum enhanced strategies may be used to provide significant quantum advantage over known optimal classical strategies. The environmental conditions and necessary resources for which advantage may be obtained are studied and discussed. We then numerically investigate the use of quantum enhanced statistical classifiers, in which quantum sensors are used in conjunction with machine learning image classification methods. Proving definitive advantage in the low loss regime, this work motivates the use of quantum enhanced sources for short-range thermal imaging and detection techniques for future quantum technologies.
• Abstract（参考訳）: 量子チャネル識別(QCD)は、量子情報理論における基本的な課題であり、量子読み取り、照明、データ読み取りなどにおいて重要な応用である。 多重量子チャネル識別の拡張は、量子強化識別プロトコルに関連する潜在的な量子優位性を特徴づけることに最近焦点が当てられている。 本稿では,熱画像が同一透過率のガウス位相非感受性チャネルのアンサンブルとしてモデル化され,画素が背景(コールド)やターゲット(ウォーム)熱チャネルに応じて特性を有する環境局所化タスクとして熱画像について検討する。 適応型量子プロトコルのテレポーテーション拡張により、抽象的二元熱画像空間のパターン分類の精度の究極の限界が導出され、量子強化戦略が既知の古典的戦略よりも大きな量子優位性をもたらす可能性があることを示す。 有利な環境条件と必要な資源について検討し、考察した。 次に,量子センサと機械学習画像分類法を併用した量子拡張統計分類器の利用を数値的に検討した。 低損失領域における決定的な優位性を証明するため、この研究は、短距離熱イメージングと将来の量子技術のための検出技術に量子拡張源を使用する動機となった。

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