論文の概要: A New Approach to Quantum Computing Multi-Qubit Generation and
Development of Quantum Computing Platform with Magnetic Resonance Imaging
Techniques
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.05932v4
- Date: Thu, 7 Jul 2022 05:24:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-09 12:55:10.740910
- Title: A New Approach to Quantum Computing Multi-Qubit Generation and
Development of Quantum Computing Platform with Magnetic Resonance Imaging
Techniques
- Title（参考訳）: 量子コンピュータのマルチ量子ビット生成への新しいアプローチと磁気共鳴イメージング技術を用いた量子コンピューティングプラットフォームの開発
- Authors: Zang-Hee Cho, Young-Don Son, Hyejin Jeong, Young-Bo Kim, Sun Ha Paek,
Dae-Hwan Suk, Haigun Lee
- Abstract要約: MRIに基づく量子ビット生成および量子ビット符号化技術により、全く新しい量子コンピューティングプラットフォームの開発が可能となった。
新しいMRIベースの量子ビット生成および量子ビット符号化技術により、全く新しい量子コンピューティングプラットフォームの開発が可能になった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3648865252191944
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Explosive increase of interest in quantum computing has resulted in various
proposals for generation of quantum bits or qubits, the basic quantum computing
unit. The superconducting qubits of Josephson Junction are the most widely
accepted and currently used, while the Ion-trap and a similar molecule-based
qubits have been proposed more recently. In these methods, each qubit is
generated individually with great effort. Here we proposed a new technique
using magnetic resonance imaging (MRI)-based qubit generation, by which
multiple qubits can be generated. Simultaneously this provides a complete qubit
platform for quantum computing. Central to the proposed method is the
simultaneous generation of multiple qubits using the 'gradient' concept
together with multiple radiofrequency coils, one for all qubits, and others for
individual qubits with each small Q-coil. Another key concept is the
time-encoded probability amplitude (TEPA) technique, using individual Q-coils
together with the spin-echo series in each qubit incorporating readout gating
for time-encoding. This MRI-based qubit-generation and qubit-encoding technique
allowed us to develop an entirely new class of quantum computing platform. Our
newly proposed MRI-based qubits are well-suited to currently available
electronics, superconducting and semiconductor technologies, as well as nuclear
magnetic resonance and MRI physics and technology.
- Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングへの関心が爆発的に高まり、量子ビットや量子ビットを生成するための様々な提案がなされた。
ジョセフソン接合の超伝導量子ビットは最も広く受け入れられ、現在使われているが、イオントラップと類似の分子ベースの量子ビットは近年提案されている。
これらの方法では、各キュービットは大きな努力で個別に生成される。
本稿では,複数の量子ビットを生成可能なMRIベースの量子ビット生成技術を提案する。
同時に、量子コンピューティングのための完全な量子ビットプラットフォームを提供する。
提案手法の中心は、"gradient"の概念と複数の高周波コイル、すべての量子ビット、その他の小さなqコイルを持つ個々の量子ビットを同時に生成することである。
もう一つの重要な概念は、時間エンコード確率振幅(tepa)技術であり、個々のqコイルとスピンエコー級数を、時間エンコードに読み出しゲーティングを組み込んだキュービットで使用する。
このMRIベースの量子ビット生成および量子ビット符号化技術は、全く新しい量子コンピューティングプラットフォームの開発を可能にしました。
新たに提案したMRIベースの量子ビットは、現在利用可能なエレクトロニクス、超伝導、半導体技術、核磁気共鳴やMRI物理、技術に適しています。
関連論文リスト
- Distributed Quantum Computing for Chemical Applications [10.679753825744964]
分散量子コンピューティング(DQC)は、計算処理を多くのデバイスに分散させることによって計算能力を高めることを目的としている。
DQCは、多くのデバイスに計算プロセスを分散させることによって計算能力を高めることを目的としており、量子デバイスに必要なノイズと回路深度を最小限にすることを目的としている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-09T21:42:51Z) - Quantum Information Processing with Molecular Nanomagnets: an introduction [49.89725935672549]
本稿では,量子情報処理の導入について紹介する。
量子アルゴリズムを理解し設計するための基本的なツールを紹介し、分子スピンアーキテクチャ上での実際の実現を常に言及する。
分子スピンキュートハードウェア上で提案および実装された量子アルゴリズムの例を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-31T16:43:20Z) - A Quantum-Classical Collaborative Training Architecture Based on Quantum
State Fidelity [50.387179833629254]
我々は,コ・テンク (co-TenQu) と呼ばれる古典量子アーキテクチャを導入する。
Co-TenQuは古典的なディープニューラルネットワークを41.72%まで向上させる。
他の量子ベースの手法よりも1.9倍も優れており、70.59%少ない量子ビットを使用しながら、同様の精度を達成している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-23T14:09:41Z) - Sequential quantum simulation of spin chains with a single circuit QED
device [5.841833052422423]
物質科学と化学における多体系の量子シミュレーションは量子コンピュータに有望な応用分野である。
我々は、高絡み合った量子多体スピンチェーンの基底状態をシミュレートするために、単一回路の量子電磁力学デバイスをどのように利用できるかを示す。
量子ビットのみのアーキテクチャでは、キャビティの広い状態空間が複数の量子ビットを置き換えるために利用でき、そのため、材料シミュレーションのための量子プロセッサの設計を単純化できることを示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-30T18:00:03Z) - Hybrid quantum transfer learning for crack image classification on NISQ
hardware [62.997667081978825]
グレー値画像のひび割れ検出に量子転送学習を適用した。
我々は、PennyLaneの標準量子ビットのパフォーマンスとトレーニング時間を、IBMのqasm_simulatorや実際のバックエンドと比較する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-31T14:45:29Z) - Stabilization and Dissipative Information Transfer of a Superconducting
Kerr-Cat Qubit [0.0]
そこで我々は,Cat-Qubitと呼ばれる量子ビットモデルへの消散情報伝達について検討した。
このモデルは、二項量子分類の散逸に基づくバージョンにとって特に重要である。
Cat-Qubitアーキテクチャは、人工ニューラルネットワークでアクティベーションライクな機能を実装できる可能性がある。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-23T11:28:52Z) - Simulation of Entanglement Generation between Absorptive Quantum
Memories [56.24769206561207]
我々は、QUantum Network Communication (SeQUeNCe) のオープンソースシミュレータを用いて、2つの原子周波数コム(AFC)吸収量子メモリ間の絡み合いの発生をシミュレートする。
本研究は,SeQUeNCe における truncated Fock 空間内の光量子状態の表現を実現する。
本研究では,SPDC音源の平均光子数と,平均光子数とメモリモード数の両方で異なる絡み合い発生率を観測する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-12-17T05:51:17Z) - Decomposition of Matrix Product States into Shallow Quantum Circuits [62.5210028594015]
テンソルネットワーク(TN)アルゴリズムは、パラメタライズド量子回路(PQC)にマッピングできる
本稿では,現実的な量子回路を用いてTN状態を近似する新しいプロトコルを提案する。
その結果、量子回路の逐次的な成長と最適化を含む1つの特定のプロトコルが、他の全ての手法より優れていることが明らかとなった。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-01T17:08:41Z) - Data compression for quantum machine learning [2.119778346188635]
量子コンピュータで使用する古典的データを効率よく圧縮・ロードする問題に対処する。
提案手法により,必要量子ビット数と量子回路の深さを調整できる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-24T03:03:14Z) - Tensor Network Quantum Virtual Machine for Simulating Quantum Circuits
at Exascale [57.84751206630535]
本稿では,E-scale ACCelerator(XACC)フレームワークにおける量子回路シミュレーションバックエンドとして機能する量子仮想マシン(TNQVM)の近代化版を提案する。
新バージョンは汎用的でスケーラブルなネットワーク処理ライブラリであるExaTNをベースにしており、複数の量子回路シミュレータを提供している。
ポータブルなXACC量子プロセッサとスケーラブルなExaTNバックエンドを組み合わせることで、ラップトップから将来のエクサスケールプラットフォームにスケール可能なエンドツーエンドの仮想開発環境を導入します。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-21T13:26:42Z) - Shortcuts to Adiabaticity in Digitized Adiabatic Quantum Computing [3.106630515217536]
反断熱駆動(CD)は、量子多体系を高速化する有望な手段を提供する。
本報告では,CD駆動によるデジタル化アディアバティック量子コンピューティングのパラダイムを,忠実度と総シミュレーション時間の観点から拡張する適用性を示す。
我々は、この提案をIBM量子コンピュータに実装し、ノイズの多い中間スケール量子デバイスにおける断熱量子コンピューティングの高速化にその有用性を証明した。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-09-08T06:28:32Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。