論文の概要: Quantum Anomaly Detection with a Spin Processor in Diamond
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.10263v2
- Date: Sun, 3 Mar 2024 03:30:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-07 04:26:24.263487
- Title: Quantum Anomaly Detection with a Spin Processor in Diamond
- Title（参考訳）: スピンプロセッサによるダイヤモンド中の量子異常検出
- Authors: Zihua Chai, Ying Liu, Mengqi Wang, Yuhang Guo, Fazhan Shi, Zhaokai Li,
Ya Wang, Jiangfeng Du
- Abstract要約: 3量子ビット量子プロセッサを用いてオーディオサンプルを符号化した量子状態の異常検出を実験的に実証した。
数個の通常のサンプルで量子マシンを訓練することにより、量子マシンは最小エラー率15.4%で異常サンプルを検出することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.0891240648429
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In the processing of quantum computation, analyzing and learning the pattern
of the quantum data are essential for many tasks. Quantum machine learning
algorithms can not only deal with the quantum states generated in the preceding
quantum procedures, but also the quantum registers encoding classical problems.
In this work, we experimentally demonstrate the anomaly detection of quantum
states encoding audio samples with a three-qubit quantum processor consisting
of solid-state spins in diamond. By training the quantum machine with a few
normal samples, the quantum machine can detect the anomaly samples with a
minimum error rate of 15.4%. These results show the power of quantum anomaly
detection in dealing with machine learning tasks and the potential to detect
abnormal output of quantum devices.
- Abstract（参考訳）: 量子計算の処理において、量子データのパターンの解析と学習は多くのタスクに不可欠である。
量子機械学習アルゴリズムは、前述した量子手続きで生成された量子状態だけでなく、古典的な問題をエンコードする量子レジスタも扱うことができる。
本研究では,ダイヤモンド中の固体スピンからなる3量子量子プロセッサを用いて,オーディオサンプルを符号化する量子状態の異常検出を実験的に実証する。
数個の通常のサンプルで量子マシンを訓練することにより、最小エラー率15.4%で異常サンプルを検出することができる。
これらの結果は、機械学習タスクの処理における量子異常検出のパワーと、量子デバイスの異常出力を検出する能力を示している。
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