論文の概要: Quantum machine learning with adaptive linear optics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.04579v1
- Date: Mon, 8 Feb 2021 23:56:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-02-10 14:51:46.214168
- Title: Quantum machine learning with adaptive linear optics
- Title（参考訳）: 適応線形光学を用いた量子機械学習
- Authors: Ulysse Chabaud, Damian Markham, and Adel Sohbi
- Abstract要約: 本稿では,量子デバイスを用いて計算サブルーチンを実行する教師付き学習アルゴリズムについて検討する。
我々は、線形光学系におけるボソンサンプリングアーキテクチャを用いて、これらの量子サブルーチンの実装を設計し、適応的な測定によって補足する。
- 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: We study supervised learning algorithms in which a quantum device is used to
perform a computational subroutine - either for prediction via probability
estimation, or to compute a kernel via estimation of quantum states overlap. We
design implementations of these quantum subroutines using Boson Sampling
architectures in linear optics, supplemented by adaptive measurements. We then
challenge these quantum algorithms by deriving classical simulation algorithms
for the tasks of output probability estimation and overlap estimation. We
obtain different classical simulability regimes for these two computational
tasks in terms of the number of adaptive measurements and input photons. In
both cases, our results set explicit limits to the range of parameters for
which a quantum advantage can be envisaged with adaptive linear optics compared
to classical machine learning algorithms: we show that the number of input
photons and the number of adaptive measurements cannot be simultaneously small
compared to the number of modes. Interestingly, our analysis leaves open the
possibility of a near-term quantum advantage with a single adaptive
measurement.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,量子デバイスを用いて確率推定による予測や,量子状態の重複推定によるカーネル計算を行う教師付き学習アルゴリズムについて検討した。
線形光学系におけるボゾンサンプリングアーキテクチャを用いて,これらの量子サブルーチンの実装を適応計測によって補う。
次に、これらの量子アルゴリズムに対して、出力確率推定と重なり推定のタスクを古典シミュレーションアルゴリズムから導出することで挑戦する。
我々は,これら2つの計算課題に対して,適応計測数と入力光子数で異なる古典的シミュラビリティレジームを求める。
どちらの場合も、古典的機械学習アルゴリズムと比較して量子優位性が適応線形光学で想定できるパラメータの範囲に明確な制限を設け、入力光子の数と適応測定の回数をモードの数と比較すると同時に小さくすることはできないことを示した。
興味深いことに、私たちの分析は、単一の適応測定で近い将来の量子優位性の可能性を開きます。
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