Fugu-MT 論文翻訳(概要): Supervised Learning by Chiral-Network-Based Photonic Quantum Computing

論文の概要: Supervised Learning by Chiral-Network-Based Photonic Quantum Computing

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.13213v2
Date: Thu, 31 Mar 2022 10:53:40 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-03-16 19:10:47.338966
Title: Supervised Learning by Chiral-Network-Based Photonic Quantum Computing
Title（参考訳）: カイラルネットワークに基づくフォトニック量子コンピューティングによる教師あり学習
Authors: Wei-Bin Yan, Ying-Jie Zhang, Zhong-Xiao Man, Heng Fan, and Yun-Jie Xia
Abstract要約: 本稿では,教師付き学習タスクを実行するための新しいフォトニック量子計算手法を提案する。光量子計算のゲートは、適切に設計された原子-光子-キラル結合によって実現される。
参考スコア（独自算出の注目度）: 10.22241944875554
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Benefiting from the excellent control of single photons realized by the emitter-photon-chiral couplings, we propose a novel potential photonic-quantum-computation scheme to perform the supervised learning tasks. The gates for photonic quantum computation are realized by properly designed atom-photon-chiral couplings. The quantum algorithm of supervised learning, composed by integrating the realized gates, is implemented by the tunable gate parameters. The learning ability is demonstrated by numerically simulating the performance of regression and classification tasks.
Abstract（参考訳）: エミッタ-光子-キラルカップリングによって実現される単一光子の優れた制御により、教師付き学習タスクを実行するための新しいポテンシャルフォトニック量子計算方式を提案する。光量子計算のゲートは、適切に設計された原子-光子-キラル結合によって実現される。実現ゲートの統合によって構成される教師付き学習の量子アルゴリズムは、可変ゲートパラメータによって実装される。回帰および分類タスクの性能を数値シミュレーションすることで学習能力を実証する。

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