論文の概要: Experimental quantum pattern recognition in IBMQ and diamond NVs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.00561v1
• Date: Sun, 1 May 2022 21:11:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-04 01:13:42.154135
• Title: Experimental quantum pattern recognition in IBMQ and diamond NVs
• Title（参考訳）: IBMQとダイヤモンドNVの量子パターン認識実験
• Authors: Sreetama Das, Jingfu Zhang, Stefano Martina, Dieter Suter, Filippo Caruso
• Abstract要約: 2ビットのプロトコルでは、スワップテストは2つのパターン間の類似性を高い忠実度で効率的に検出できることがわかった。 破壊スワップ試験に頼り、3量子状態の性能向上を示す。 本稿では,量子連想メモリにインスパイアされたプロトコルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.1947705963945845
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: One of the most promising applications of quantum computing is the processing of graphical data like images. Here, we investigate the possibility of realizing a quantum pattern recognition protocol based on swap test, and use the IBMQ noisy intermediate-scale quantum (NISQ) devices to verify the idea. We find that with a two-qubit protocol, swap test can efficiently detect the similarity between two patterns with good fidelity, though for three or more qubits the noise in the real devices becomes detrimental. To mitigate this noise effect, we resort to destructive swap test, which shows an improved performance for three-qubit states. Due to limited cloud access to larger IBMQ processors, we take a segment-wise approach to apply the destructive swap test on higher dimensional images. In this case, we define an average overlap measure which shows faithfulness to distinguish between two very different or very similar patterns when simulated on real IBMQ processors. As test images, we use binary images with simple patterns, greyscale MNIST numbers and MNIST fashion images, as well as binary images of human blood vessel obtained from magnetic resonance imaging (MRI). We also present an experimental set up for applying destructive swap test using the nitrogen vacancy centre (NVs) in diamond. Our experimental data show high fidelity for single qubit states. Lastly, we propose a protocol inspired from quantum associative memory, which works in an analogous way to supervised learning for performing quantum pattern recognition using destructive swap test.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングの最も有望な応用の1つは、画像のようなグラフィカルデータの処理である。 本稿では,スワップテストに基づく量子パターン認識プロトコルの実現の可能性について検討し,IBMQノイズ型中間量子(NISQ)デバイスを用いてその考え方を検証する。 2量子ビットプロトコルでは、スワップテストは2つのパターン間の類似性を効率よく検出できるが、3つ以上のキュービットでは、実際のデバイスにおけるノイズは有害となる。 このノイズ効果を軽減するために, 3量子状態の性能向上を示す破壊スワップ試験を用いる。 大規模IBMQプロセッサへのクラウドアクセスが限られているため、高次元画像に破壊スワップテストを適用するためにセグメントワイズなアプローチをとる。 この場合、実際のIBMQプロセッサ上でシミュレーションされた2つの非常に異なるパターンまたは非常に類似したパターンを区別する忠実度を示す平均オーバーラップ尺度を定義する。 テスト画像として, 単純パターンのバイナリ画像, グレースケールのMNIST数, MNISTのファッション画像, 磁気共鳴画像(MRI)から得られたヒト血管のバイナリ画像を用いる。 また, ダイヤモンド中の窒素空隙中心 (nvs) を用いた破壊的スワップ試験を行うための実験を行った。 実験データは単一量子ビット状態に対して高い忠実度を示す。 最後に,破壊的スワップテストを用いて量子パターン認識を行うための教師付き学習に類似した方法で動作する,量子連想メモリに触発されたプロトコルを提案する。

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