論文の概要: Quantum variational learning for entanglement witnessing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.10429v1
• Date: Fri, 20 May 2022 20:14:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-12 07:46:36.976300
• Title: Quantum variational learning for entanglement witnessing
• Title（参考訳）: 絡み合い観察のための量子変分学習
• Authors: Francesco Scala, Stefano Mangini, Chiara Macchiavello, Daniele Bajoni, Dario Gerace
• Abstract要約: この研究は量子アルゴリズムの潜在的な実装に焦点を当て、$n$ qubitsの単一レジスタ上で定義された量子状態を適切に分類することができる。 我々は「絡み合いの証人」という概念、すなわち、特定の特定の状態が絡み合うものとして識別できる期待値を持つ演算子を利用する。 我々は,量子ニューラルネットワーク(QNN)を用いて,絡み合いの目撃者の行動を再現する方法をうまく学習した。
• 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: Several proposals have been recently introduced to implement Quantum Machine Learning (QML) algorithms for the analysis of classical data sets employing variational learning means. There has been, however, a limited amount of work on the characterization and analysis of quantum data by means of these techniques, so far. This work focuses on one such ambitious goal, namely the potential implementation of quantum algorithms allowing to properly classify quantum states defined over a single register of $n$ qubits, based on their degree of entanglement. This is a notoriously hard task to be performed on classical hardware, due to the exponential scaling of the corresponding Hilbert space as $2^n$. We exploit the notion of "entanglement witness", i.e., an operator whose expectation values allow to identify certain specific states as entangled. More in detail, we made use of Quantum Neural Networks (QNNs) in order to successfully learn how to reproduce the action of an entanglement witness. This work may pave the way to an efficient combination of QML algorithms and quantum information protocols, possibly outperforming classical approaches to analyse quantum data. All these topics are discussed and properly demonstrated through a simulation of the related quantum circuit model.
• Abstract（参考訳）: 近年,変分学習手段を用いた古典的データセット解析のための量子機械学習(QML)アルゴリズムの実装が提案されている。 しかし、これまでのところ量子データのキャラクタリゼーションと解析に関する研究は限られている。 この研究は、量子アルゴリズムの潜在的な実装により、量子状態の1つのレジスタ上に定義された$n$ qubitsを、その絡み合いの度合いに基づいて適切に分類できるという野心的な目標に焦点をあてる。 これは、対応するヒルベルト空間の指数的スケーリングが 2^n$ となるため、古典的ハードウェア上で行うのは非常に難しいことで知られている。 我々は「絡み合いの証人」という概念、すなわち、特定の特定の状態が絡み合うものとして識別できる期待値を持つ演算子を利用する。 より詳しくは,量子ニューラルネットワーク(QNN)を用いて,絡み合った目撃者の行動を再現する方法を学習した。 この研究は、QMLアルゴリズムと量子情報プロトコルの効率的な組み合わせへの道を開くかもしれない。 これらのトピックは、関連する量子回路モデルのシミュレーションを通じて議論され、適切に実証される。

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