論文の概要: Demonstration of a bosonic quantum classifier with data re-uploading
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.06614v1
- Date: Thu, 14 Jul 2022 02:05:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-05 01:38:33.630396
- Title: Demonstration of a bosonic quantum classifier with data re-uploading
- Title（参考訳）: データ再アップロードによるボゾン量子分類器の実証
- Authors: Takafumi Ono, Wojciech Roga, Kentaro Wakui, Mikio Fujiwara, Shigehito
Miki, Hirotaka Terai, Masahiro Takeoka
- Abstract要約: 単一量子ビットシステムでは、データ再ロード技術を用いて普遍的な量子分類器を実現することができる。
本稿では,この手法をボソニックシステムに適用した新しい量子分類器を提案し,シリコン光集積量子回路を用いた実演に成功した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.1616312990391151
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In a single qubit system, a universal quantum classifier can be realised
using the data-reuploading technique. In this study, we propose a new quantum
classifier applying this technique to bosonic systems and successfully
demonstrated it using silicon optical integrated quantum circuits. We
established a theory of quantum machine learning algorithm applicable to
bosonic systems and implemented a programmable optical circuit combined with an
interferometer. Learning and classification using part of the implemented
optical quantum circuit with uncorrelated two-photons resulted in a
classification with a reproduction rate of approximately 94\% in the proof of
principle experiment. As this method can be applied to arbitrary two-mod
N-photon system, further development of optical quantum classifiers, such as
extensions to quantum entangled and multi-photon states, is expected in the
future.
- Abstract（参考訳）: 単一量子ビットシステムでは、データ再ロード技術を用いて普遍量子分類器を実現することができる。
本研究では,この手法をボソニックシステムに適用した新しい量子分類器を提案し,シリコン集積量子回路を用いて実演に成功した。
ボソニックシステムに適用可能な量子機械学習アルゴリズムを構築し,干渉計を組み込んだプログラム可能な光回路を実装した。
非相関な2光子を持つ実装型光量子回路の一部を用いた学習と分類は、原理実証実験で約94\%の再現率で分類された。
この方法は任意の2モードN-光子系に適用できるため、将来は量子交絡状態や多光子状態への拡張などの光量子分類器の開発が期待される。
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