Fugu-MT 論文翻訳(概要): Quantum Pattern Recognition in Photonic Circuits

論文の概要: Quantum Pattern Recognition in Photonic Circuits

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.09961v2
Date: Tue, 7 Dec 2021 11:09:32 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-03-21 07:48:14.485623
Title: Quantum Pattern Recognition in Photonic Circuits
Title（参考訳）: フォトニック回路における量子パターン認識
Authors: Rui Wang, Carlos Hernani-Morales, Jos\'e D. Mart\'in-Guerrero, Enrique Solano, and Francisco Albarr\'an-Arriagada
Abstract要約: 本稿では、簡単な光回路と光子数分布のデータ処理によるフォトニック状態を特徴付ける機械学習手法を提案する。我々は、2モード状態における絡み合いの程度を予測できる教師付き学習アルゴリズムを訓練し、1つのフォトニックモードの全トモグラフィーを実行した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.962327678759922
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This paper proposes a machine learning method to characterize photonic states via a simple optical circuit and data processing of photon number distributions, such as photonic patterns. The input states consist of two coherent states used as references and a two-mode unknown state to be studied. We successfully trained supervised learning algorithms that can predict the degree of entanglement in the two-mode state as well as perform the full tomography of one photonic mode, obtaining satisfactory values in the considered regression metrics.
Abstract（参考訳）: 本稿では,フォトニックパターンなどの光子数分布のデータ処理と簡単な光回路による光子状態のキャラクタリゼーションを行う機械学習手法を提案する。入力状態は、参照として使用される2つのコヒーレント状態と、研究対象とする2つのモード不明状態からなる。 2モード状態における絡み合いの程度を予測できる教師付き学習アルゴリズムを訓練し,1つのフォトニックモードの完全なトモグラフィーを行い,検討した回帰測定値で満足のいく値を得た。

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