論文の概要: Reinforcement-learning calibration of coherent-state receivers on variable-loss optical channels

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.09807v1
• Date: Fri, 18 Mar 2022 09:12:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-21 12:41:43.997646
• Title: Reinforcement-learning calibration of coherent-state receivers on variable-loss optical channels
• Title（参考訳）: 可変光チャンネルにおけるコヒーレント状態受信機の強化学習校正
• Authors: Matias Bilkis, Matteo Rosati, John Calsamiglia
• Abstract要約: 可変透過率を有する量子光チャネル上で伝送される光コヒーレント状態に対する量子受信機の校正問題について検討する。 チャネル透過率分布について,ケネディやドリナーなどのレガシ適応受信機の誤差確率を平均で最適化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We study the problem of calibrating a quantum receiver for optical coherent states when transmitted on a quantum optical channel with variable transmissivity, a common model for long-distance optical-fiber and free/deep-space optical communication. We optimize the error probability of legacy adaptive receivers, such as Kennedy's and Dolinar's, on average with respect to the channel transmissivity distribution. We then compare our results with the ultimate error probability attainable by a general quantum device, computing the Helstrom bound for mixtures of coherent-state hypotheses, for the first time to our knowledge, and with homodyne measurements. With these tools, we first analyze the simplest case of two different transmissivity values; we find that the strategies adopted by adaptive receivers exhibit strikingly new features as the difference between the two transmissivities increases. Finally, we employ a recently introduced library of shallow reinforcement learning methods, demonstrating that an intelligent agent can learn the optimal receiver setup from scratch by training on repeated communication episodes on the channel with variable transmissivity and receiving rewards if the coherent-state message is correctly identified.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,長距離光ファイバーと自由/深部光通信の共通モデルである可変透過率を持つ量子光学チャネル上で伝送される光コヒーレント状態の量子受信機を校正する問題について検討する。 チャネル透過率分布に対して,ケネディやドリナーなどの従来の適応受信機の誤差確率を平均で最適化する。 得られた結果と、一般の量子デバイスで達成可能な究極の誤差確率を比較し、コヒーレント状態仮説の混合に対してヘルストローム境界を計算し、初めて知識とホモダインの測定を行った。 これらのツールを用いて,まず, 2つの異なる透過率値の最も単純な場合を分析し, 2つの透過率の差が増加するにつれて,適応受信器が採用する戦略が著しく新しい特徴を示すことがわかった。 最後に,最近導入された浅層強化学習手法のライブラリを用いて,コヒーレント状態メッセージが正しく識別された場合,チャネル上の繰り返し通信エピソードを学習し,報奨を受け取ることにより,知的エージェントがスクラッチから最適な受信機設定を学習できることを実証した。

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