論文の概要: Experimental quantum advantage with quantum coupon collector

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.07884v1
• Date: Wed, 15 Dec 2021 04:54:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-17 01:04:21.226360
• Title: Experimental quantum advantage with quantum coupon collector
• Title（参考訳）: 量子クーポンコレクタによる実験的量子アドバンテージ
• Authors: Min-Gang Zhou, Xiao-Yu Cao, Yu-Shuo Lu, Yang Wang, Yu Bao, Zhao-Ying Jia, Yao Fu, Hua-Lei Yin, Zeng-Bing Chen
• Abstract要約: 我々は、コヒーレントな状態と単純な線形光学素子を用いて量子クーポンコレクタープロトコルを導入、分析する。 提案プロトコルは,クーポンコレクタの問題の古典的限界に比較して,特定の集合を学習するのに要するサンプル数を著しく削減できることを示す。 また、量子ブラインドボックスゲームを構築することにより、量子クーポンコレクタの潜在的な値と拡張についても論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.81907025584207
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: An increasing number of communication and computational schemes with quantum advantages have recently been proposed, which implies that quantum technology has fertile application prospects. However, demonstrating these schemes experimentally continues to be a central challenge because of the difficulty in preparing high-dimensional states or highly entangled states. In this study, we introduce and analyse a quantum coupon collector protocol by employing coherent states and simple linear optical elements, which was successfully demonstrated using realistic experimental equipment. We showed that our protocol can significantly reduce the number of samples needed to learn a specific set compared with the classical limit of the coupon collector problem. We also discuss the potential values and expansions of the quantum coupon collector by constructing a quantum blind box game. The information transmitted by the proposed game also broke the classical limit. These results strongly prove the advantages of quantum mechanics in machine learning and communication complexity.
• Abstract（参考訳）: 量子アドバンテージを持つ通信や計算のスキームが近年増加しており、量子技術が応用可能性の肥大化を示唆している。 しかし、これらのスキームを実験的に示すことは、高次元状態や高い絡み合った状態を作るのが困難であるため、中心的な課題である。 本研究では,コヒーレントな状態と単純な線形光学素子を用いて量子クーポンコレクタプロトコルを導入,解析し,現実的な実験装置を用いて実演に成功した。 提案プロトコルは,クーポンコレクタ問題の古典的限界と比較して,特定の集合を学習するのに要するサンプル数を著しく削減できることを示した。 また,量子ブラインドボックスゲームを構築し,量子クーポンコレクタのポテンシャル値と拡張について考察する。 提案されたゲームによって送信された情報も古典的な限界を破った。 これらの結果は、機械学習と通信複雑性における量子力学の利点を強く証明している。

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