Fugu-MT 論文翻訳(概要): Calculating spin correlations with a quantum computer

論文の概要: Calculating spin correlations with a quantum computer

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.14584v1
Date: Sun, 26 Jun 2022 14:03:58 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-02-07 23:49:10.152513
Title: Calculating spin correlations with a quantum computer
Title（参考訳）: 量子コンピュータによるスピン相関の計算
Authors: Jed Brody and Gavin Guzman
Abstract要約: このエクササイズはリモート学習に最適であり、実際の量子力学システムでデータを生成する。学生は多粒子スピン相関関数の計算を含む様々なスキルを学ぶ。
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 calculate spin correlation functions using IBM quantum processors, accessed online. We demonstrate the rotational invariance of the singlet state, interesting properties of the triplet states, and surprising features of a state of three entangled qubits. This exercise is ideal for remote learning and generates data with real quantum mechanical systems that are impractical to investigate in the local laboratory. Students learn a wide variety of skills, including calculation of multipartite spin correlation functions, design and analysis of quantum circuits, and remote measurement with real quantum processors.
Abstract（参考訳）: オンラインでアクセスしたIBM量子プロセッサを用いてスピン相関関数を計算する。我々は、一重項状態の回転不変性、三重項状態の興味深い性質、および三重項量子ビット状態の驚くべき特徴を示す。このエクササイズは、遠隔学習に最適であり、現地の研究室では調査できない実際の量子力学システムを用いてデータを生成する。学生は、多成分スピン相関関数の計算、量子回路の設計と解析、実際の量子プロセッサによるリモート計測など、幅広いスキルを学ぶ。

関連論文リスト

The curse of random quantum data [62.24825255497622]
量子データのランドスケープにおける量子機械学習の性能を定量化する。量子機械学習におけるトレーニング効率と一般化能力は、量子ビットの増加に伴い指数関数的に抑制される。この結果は量子カーネル法と量子ニューラルネットワークの広帯域限界の両方に適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (2024-08-19T12:18:07Z)
Quantum data learning for quantum simulations in high-energy physics [55.41644538483948]
本研究では,高エネルギー物理における量子データ学習の実践的問題への適用性について検討する。我々は、量子畳み込みニューラルネットワークに基づくアンサッツを用いて、基底状態の量子位相を認識できることを数値的に示す。これらのベンチマークで示された非自明な学習特性の観察は、高エネルギー物理学における量子データ学習アーキテクチャのさらなる探求の動機となる。
論文参考訳（メタデータ） (2023-06-29T18:00:01Z)
Quantum correlation generation capability of experimental processes [5.552315676636436]
EPRステアリングとベル非局所性は、量子力学によって予測される2つの異なる種類の相関を示す。実験プロセスが量子相関を生成する能力は量子化可能であることを示す。我々は,IBM Quantum Experience と Amazon Braket Rigetti の超伝導量子コンピュータ上での制御相演算と量子相関を生成する実験能力について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (2023-04-30T02:22:56Z)
Complete characterization of quantum correlations by randomized measurements [0.832184180529969]
量子状態の局所的不変性を局所的ランダム化測定を用いて測定する方法を提案する。本手法は, 量子テレポーテーションにおいて有用であることを示すために, 対の絡み合った光子を用いて実験的に実装する。この結果は様々な量子コンピューティングプラットフォームに適用でき、任意の量子ビット間の相関を簡易に解析することができる。
論文参考訳（メタデータ） (2022-12-15T15:22:28Z)
Quantum circuits for the preparation of spin eigenfunctions on quantum computers [63.52264764099532]
ハミルトン対称性は、関連する多粒子波動関数を分類するための重要な道具である。この研究は、量子コンピュータ上の全スピン固有関数の正確かつ近似的な準備のための量子回路を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-02-19T00:21:46Z)
Recompilation-enhanced simulation of electron-phonon dynamics on IBM Quantum computers [62.997667081978825]
小型電子フォノン系のゲートベース量子シミュレーションにおける絶対的資源コストについて考察する。我々は、弱い電子-フォノン結合と強い電子-フォノン結合の両方のためのIBM量子ハードウェアの実験を行う。デバイスノイズは大きいが、近似回路再コンパイルを用いることで、正確な対角化に匹敵する電流量子コンピュータ上で電子フォノンダイナミクスを得る。
論文参考訳（メタデータ） (2022-02-16T19:00:00Z)
On exploring the potential of quantum auto-encoder for learning quantum systems [60.909817434753315]
そこで我々は,古典的な3つのハードラーニング問題に対処するために,QAEに基づく効果的な3つの学習プロトコルを考案した。私たちの研究は、ハード量子物理学と量子情報処理タスクを達成するための高度な量子学習アルゴリズムの開発に新たな光を当てています。
論文参考訳（メタデータ） (2021-06-29T14:01:40Z)
Information Scrambling in Computationally Complex Quantum Circuits [56.22772134614514]
53量子ビット量子プロセッサにおける量子スクランブルのダイナミクスを実験的に検討する。演算子の拡散は効率的な古典的モデルによって捉えられるが、演算子の絡み合いは指数関数的にスケールされた計算資源を必要とする。
論文参考訳（メタデータ） (2021-01-21T22:18:49Z)
Correlations for computation and computation for correlations [0.0]
量子相関を4光子グリーンベルガー・ホーネ・ザイリンガー状態(GHZ)を用いて計算する。生成した状態がBoolean関数を具体的に計算するためにどのように使用できるかを示す。ここで示される量子相関と計算可能性の関連は、量子技術に応用されている。
論文参考訳（メタデータ） (2020-05-04T18:33:13Z)

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。