論文の概要: Single-qubit universal classifier implemented on an ion-trap quantum device

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.14059v3
• Date: Mon, 22 Nov 2021 14:34:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-25 11:48:21.327992
• Title: Single-qubit universal classifier implemented on an ion-trap quantum device
• Title（参考訳）: イオントラップ量子デバイスに実装された単一量子ビットユニバーサル分類器
• Authors: Tarun Dutta, Adri\'an P\'erez-Salinas, Jasper Phua Sing Cheng, Jos\'e Ignacio Latorre, Manas Mukherjee
• Abstract要約: この研究は、単一の量子ビットデバイスが普遍的な分類器をホストできることを実験的に実証する。 この研究で使用される量子プロセッサはイオントラップに基づいており、小さなシステムに対する高精度な制御を提供する。 本研究は,再アップロード方式に基づく分類アルゴリズムの実験的な実装である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum computers can provide solutions to classically intractable problems under specific and adequate conditions. However, current devices have only limited computational resources, and an effort is made to develop useful quantum algorithms under these circumstances. This work experimentally demonstrates that a single-qubit device can host a universal classifier. The quantum processor used in this work is based on ion traps, providing highly accurate control on small systems. The algorithm chosen is the re-uploading scheme, which can address general learning tasks. Ion traps suit the needs of accurate control required by re-uploading. In the experiment here presented, a set of non-trivial classification tasks are successfully carried. The training procedure is performed in two steps combining simulation and experiment. Final results are benchmarked against exact simulations of the same method and also classical algorithms, showing a competitive performance of the ion-trap quantum classifier. This work constitutes the first experimental implementation of a classification algorithm based on the re-uploading scheme.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピュータは、特定の適切な条件下で古典的に難解な問題を解ける。 しかし、現在のデバイスは限られた計算資源しか持たず、これらの状況下で有用な量子アルゴリズムを開発する努力がなされている。 この研究は、単一量子ビットデバイスが普遍分類器をホストできることを実験的に実証する。 この研究で使用される量子プロセッサはイオントラップに基づいており、小型システムの高精度な制御を提供する。 選択されたアルゴリズムは、一般的な学習タスクに対処できる再アップロード方式である。 イオントラップは再ロードに必要な正確な制御の必要性に合致する。 本実験では,非自明な分類作業の実施に成功した。 トレーニング手順はシミュレーションと実験を組み合わせた2つのステップで行われる。 最終結果は、同じ手法と古典的アルゴリズムの正確なシミュレーションと比較され、イオントラップ量子分類器の競合性能を示す。 本研究は再アップロード方式に基づく分類アルゴリズムの最初の実験的実装である。

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