論文の概要: Measurement disturbance tradeoffs in three-qubit unsupervised quantum classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.05584v2
• Date: Fri, 10 Jun 2022 10:14:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-26 02:40:08.985034
• Title: Measurement disturbance tradeoffs in three-qubit unsupervised quantum classification
• Title（参考訳）: 3量子ビット非教師付き量子分類における測定外乱トレードオフ
• Authors: Hector Spencer-Wood, Sarah Croke, John Jeffers
• Abstract要約: 教師なしシステムにおける二項分類タスクの最も単純な例について検討する。 我々は,非自明な第1分類が第2分類の成功率に影響を与えない戦略の範囲を見いだす。 しかし、第1分類と第2分類の成功率との間には、非自明な測定障害がある。
• 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 consider measurement disturbance tradeoffs in quantum machine learning protocols which seek to learn about quantum data. We study the simplest example of a binary classification task, in the unsupervised regime. Specifically, we investigate how a classification of two qubits, that can each be in one of two unknown states, affects our ability to perform a subsequent classification on three qubits when a third is added. Surprisingly, we find a range of strategies in which a non-trivial first classification does not affect the success rate of the second classification. There is, however, a non-trivial measurement disturbance tradeoff between the success rate of the first and second classifications, and we fully characterise this tradeoff analytically.
• Abstract（参考訳）: 量子データについて学びたい量子機械学習プロトコルにおける測定障害のトレードオフについて考察する。 教師なしシステムにおける二項分類タスクの最も単純な例について検討する。 具体的には、2つの未知の状態の1つにできる2つの量子ビットの分類が、3つが加わったときの次の3つの量子ビットの分類にどう影響するかを検討する。 意外なことに、非自明な第1分類が第2分類の成功率に影響を与えない戦略の幅がある。 しかしながら、第1分類と第2分類の成功率の間には、非自明な測定外乱トレードオフがあり、このトレードオフを解析的に完全に特徴づける。

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