論文の概要: Design of quantum optical experiments with logic artificial intelligence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.13273v1
• Date: Mon, 27 Sep 2021 18:01:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-30 05:49:47.124362
• Title: Design of quantum optical experiments with logic artificial intelligence
• Title（参考訳）: 論理人工知能を用いた量子光学実験の設計
• Authors: Alba Cervera-Lierta, Mario Krenn, Al\'an Aspuru-Guzik
• Abstract要約: 本稿では,光学量子実験の設計における論理AIの利用を提案する。 任意の量子状態の実験的な準備をSAT問題にマップする方法を示す。 論理AIの使用により,この問題の解決度が大幅に向上することが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6114012813668934
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Logic artificial intelligence (AI) is a subfield of AI where variables can take two defined arguments, True or False, and are arranged in clauses that follow the rules of formal logic. Several problems that span from physical systems to mathematical conjectures can be encoded into these clauses and be solved by checking their satisfiability (SAT). Recently, SAT solvers have become a sophisticated and powerful computational tool capable, among other things, of solving long-standing mathematical conjectures. In this work, we propose the use of logic AI for the design of optical quantum experiments. We show how to map into a SAT problem the experimental preparation of an arbitrary quantum state and propose a logic-based algorithm, called Klaus, to find an interpretable representation of the photonic setup that generates it. We compare the performance of Klaus with the state-of-the-art algorithm for this purpose based on continuous optimization. We also combine both logic and numeric strategies to find that the use of logic AI improves significantly the resolution of this problem, paving the path to develop more formal-based approaches in the context of quantum physics experiments.
• Abstract（参考訳）: 論理人工知能(AI)は、変数がTrueとFalseの2つの定義された引数を取ることができるAIのサブフィールドであり、形式論理の規則に従う節に配置される。 物理系から数理予想にまたがるいくつかの問題はこれらの節に符号化され、その満足度(SAT)をチェックすることで解決できる。 近年、SATソルバは、長年の数学的予想を解くことができる高度で強力な計算ツールとなっている。 本稿では,光学量子実験の設計における論理AIの利用を提案する。 任意の量子状態の実験的な準備をsat問題にマップする方法を示し、klausと呼ばれる論理ベースのアルゴリズムを提案し、それを生成するフォトニック構成の解釈可能な表現を求める。 この目的のためにklausの性能と最先端アルゴリズムを連続最適化に基づいて比較する。 また、論理戦略と数値戦略を組み合わせることで、論理aiの使用がこの問題の解決を大幅に改善し、量子物理学実験の文脈でより形式的なアプローチを開発する道筋を開くことを見出します。

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