Fugu-MT 論文翻訳(概要): Noise fingerprints in quantum computers: Machine learning software tools

論文の概要: Noise fingerprints in quantum computers: Machine learning software tools

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.04581v1
Date: Wed, 9 Feb 2022 17:25:49 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-02-10 16:44:58.579006
Title: Noise fingerprints in quantum computers: Machine learning software tools
Title（参考訳）: 量子コンピュータにおけるノイズ指紋: 機械学習ソフトウェアツール
Authors: Stefano Martina, Stefano Gherardini, Lorenzo Buffoni, Filippo Caruso
Abstract要約: 本稿では,量子デバイスに影響を与える量子ノイズ源の主特徴(指紋)を量子コンピュータとして学習することを目的とした,量子古典型機械学習ソフトウェアを提案する。具体的には、ソフトウェアアーキテクチャは、同様の技術的仕様の異なる量子デバイスでノイズフィンガープリント(精度の99%以上)を正常に分類するように設計されている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 11.240669509034298
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In this paper we present the high-level functionalities of a quantum-classical machine learning software, whose purpose is to learn the main features (the fingerprint) of quantum noise sources affecting a quantum device, as a quantum computer. Specifically, the software architecture is designed to classify successfully (more than 99% of accuracy) the noise fingerprints in different quantum devices with similar technical specifications, or distinct time-dependences of a noise fingerprint in single quantum machines.
Abstract（参考訳）: 本稿では,量子デバイスに影響を及ぼす量子ノイズ源の主な特徴(指紋)を量子コンピュータとして学習することを目的とした,量子古典的機械学習ソフトウェアの高レベル機能について述べる。具体的には、ソフトウェアアーキテクチャは、同様の技術的仕様を持つ異なる量子デバイスにおけるノイズ指紋を(精度の99%以上)うまく分類するか、単一の量子マシンにおけるノイズ指紋の異なる時間依存性を分類するように設計されている。

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