論文の概要: Identifying nonclassicality from experimental data using artificial neural networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.07112v2
• Date: Wed, 23 Jun 2021 10:52:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-14 21:09:29.817773
• Title: Identifying nonclassicality from experimental data using artificial neural networks
• Title（参考訳）: ニューラルネットワークを用いた実験データからの非古典性同定
• Authors: Valentin Gebhart, Martin Bohmann, Karsten Weiher, Nicola Biagi, Alessandro Zavatta, Marco Bellini, Elizabeth Agudelo
• Abstract要約: ニューラルネットワークをトレーニングして、古典的および非古典的状態とを、その二次的測定分布から分類する。 光の状態の異なる実実験的な二次データから古典的特徴や非古典的特徴を正確に識別できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.77024349608834
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The fast and accessible verification of nonclassical resources is an indispensable step towards a broad utilization of continuous-variable quantum technologies. Here, we use machine learning methods for the identification of nonclassicality of quantum states of light by processing experimental data obtained via homodyne detection. For this purpose, we train an artificial neural network to classify classical and nonclassical states from their quadrature-measurement distributions. We demonstrate that the network is able to correctly identify classical and nonclassical features from real experimental quadrature data for different states of light. Furthermore, we show that nonclassicality of some states that were not used in the training phase is also recognized. Circumventing the requirement of the large sample sizes needed to perform homodyne tomography, our approach presents a promising alternative for the identification of nonclassicality for small sample sizes, indicating applicability for fast sorting or direct monitoring of experimental data.
• Abstract（参考訳）: 非古典的資源の高速でアクセス可能な検証は、連続変数量子技術の幅広い利用に向けて不可欠のステップである。 本稿では,ホモダイン検出により得られた実験データを処理し,光量子状態の非古典性同定のための機械学習手法を提案する。 そこで我々は,古典的,非古典的状態の分類を行うニューラルネットワークを訓練した。 光の状態の異なる実実験的な二次データから古典的特徴や非古典的特徴を正確に識別できることを実証する。 さらに,訓練段階で使用されていない状態の非古典性も認識できることを示した。 ホモダイントモグラフィを行うのに必要な大きな試料サイズの必要性を回避し,小型標本サイズに対する非古典性の同定に有望な代替案を示し,高速選別や実験データの直接監視への適用性を示す。

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