論文の概要: Machine and quantum learning for diamond-based quantum applications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.00256v1
- Date: Sat, 30 Jul 2022 15:36:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-02 23:47:43.815354
- Title: Machine and quantum learning for diamond-based quantum applications
- Title（参考訳）: ダイヤモンド系量子応用のための機械と量子学習
- Authors: Dylan G. Stone and Carlo Bradac
- Abstract要約: ダイヤモンドベースの量子技術の発展において,機械と量子学習が果たす役割を論じ,分析する。
機械学習と量子学習が、測定速度と精度の実用的および基本的な改善につながっていることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In recent years, machine and quantum learning have gained considerable
momentum sustained by growth in computational power and data availability and
have shown exceptional aptness for solving recognition- and classification-type
problems, as well as problems that require complex, strategic planning. In this
work, we discuss and analyze the role machine and quantum learning are playing
in the development of diamond-based quantum technologies. This matters as
diamond and its optically-addressable spin defects are becoming prime hardware
candidates for solid state-based applications in quantum information, computing
and metrology. Through a selected number of demonstrations, we show that
machine and quantum learning are leading to both practical and fundamental
improvements in measurement speed and accuracy. This is crucial for quantum
applications, especially for those where coherence time and signal-to-noise
ratio are scarce resources. We summarize some of the most prominent machine and
quantum learning approaches that have been conducive to the presented advances
and discuss their potential for proposed and future quantum applications.
- Abstract（参考訳）: 近年、計算機と量子学習は、計算能力とデータ可用性の増大によってかなりの勢いを保ち、認識型および分類型問題の解決や複雑な戦略的計画を必要とする問題に対して、例外的な適応性を示した。
本研究では,ダイヤモンドベースの量子技術開発において,機械学習と量子学習が果たす役割について議論し,分析する。
ダイヤモンドとその光学的に配置可能なスピン欠陥は、量子情報、コンピューティング、メトロロジーにおける固体ベースの応用の第一のハードウェア候補になりつつある。
選択された多数の実演を通して、機械学習と量子学習が、測定速度と精度の実用的および基本的な改善をもたらすことを示す。
これは量子応用、特にコヒーレンス時間と信号-雑音比が乏しい場合において重要である。
提案した進歩に寄与した、最も顕著な機械学習と量子学習のアプローチをまとめた上で、提案および将来の量子応用の可能性について論じる。
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