論文の概要: The role of coherence theory in attractor quantum neural networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.10867v3
- Date: Wed, 31 Aug 2022 12:10:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-04 00:37:59.079917
- Title: The role of coherence theory in attractor quantum neural networks
- Title(参考訳): 誘引量子ニューラルネットワークにおけるコヒーレンス理論の役割
- Authors: Carlo Marconi, Pau Colomer Saus, Mar\'ia Garc\'ia D\'iaz and Anna
Sanpera
- Abstract要約: 我々はコヒーレンス理論の枠組みの中で,アトラクタ量子ニューラルネットワーク(aQNN)について検討する。
我々は、aQNNが非コヒーレンス生成量子チャネルと関連していることを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We investigate attractor quantum neural networks (aQNNs) within the framework
of coherence theory. We show that: i) aQNNs are associated to
non-coherence-generating quantum channels; ii) the depth of the network is
given by the decohering power of the corresponding quantum map; and iii) the
attractor associated to an arbitrary input state is the one minimizing their
relative entropy. Further, we examine faulty aQNNs described by noisy quantum
channels, derive their physical implementation and analyze under which
conditions their performance can be enhanced by using entanglement or coherence
as external resources.
- Abstract(参考訳): 我々はコヒーレンス理論の枠組みの中で,アトラクタ量子ニューラルネットワーク(aQNN)について検討する。
ご覧の通りです
i)aQNNは、非コヒーレンス発生量子チャネルと関連している。
二 ネットワークの深さは、対応する量子マップの復号化力により与えられること。
三 任意の入力状態に関連する誘引者は、相対エントロピーを最小化するものである。
さらに,ノイズ量子チャネルによって記述される異常な aqnn を調べ,その物理的実装を導出し,外的資源として絡み合いやコヒーレンスを用いることで,その性能を向上できる条件下で解析する。
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