論文の概要: Attosecond Physics and Quantum Information Science
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.14769v1
- Date: Wed, 31 Aug 2022 10:58:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-28 09:16:43.121975
- Title: Attosecond Physics and Quantum Information Science
- Title(参考訳): アト秒物理と量子情報科学
- Authors: M. Lewenstein, N. Baldelli, U. Bhattacharya, J. Biegert, M.F.
Ciappina, U. Elu, T. Grass, P.T. Grochowski, A. Johnson, Th. Lamprou, A.S.
Maxwell, A. Ord\'o\~nez, E. Pisanty, J. Rivera-Dean, P. Stammer, I. Tyulnev,
and P. Tzallas
- Abstract要約: 数年のうちに、APはQTのTechnology Readiness Level (RTL) 4-5に到達し、QIとQTの正当なプラットフォームになる、と我々は主張する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.2012378666405002
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this article, we will discuss a possibility of a symbiosis for attophysics
(AP) and quantum information (QI) and quantum technologies (QT). We will argue
that within few years AP will reach Technology Readiness Level (RTL) 4-5 in QT,
and will thus become a legitimate platform for QI and QT.
- Abstract(参考訳): 本稿では,アトフィック(AP)と量子情報(QI)と量子技術(QT)の共生の可能性について議論する。
数年のうちに、APはQTのTechnology Readiness Level (RTL) 4-5に到達し、QIとQTの正当なプラットフォームになる、と我々は主張する。
関連論文リスト
- Technology and Performance Benchmarks of IQM's 20-Qubit Quantum Computer [56.435136806763055]
IQM量子コンピュータはQPUと他のフルスタック量子コンピュータの両方をカバーする。
焦点は、Garnet QPUとそのアーキテクチャを特徴とする20量子ビットの量子コンピュータであり、最大150量子ビットまでスケールする。
QPUとシステムレベルベンチマークは、中央値の2キュービットゲート忠実度99.5%、グリーンバーガー・ホーネ・ザイリンガー(GHZ)状態の20キュービット全てを真のエンハングリングする。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-22T14:26:10Z) - Quantum Artificial Intelligence: A Brief Survey [0.3495246564946556]
量子人工知能(QAI)は、量子コンピューティングとAIの交差点である。
これまでにQAIで達成されたことを概観するとともに、今後の研究に向けたオープンな質問をいくつか紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-20T10:55:17Z) - Towards Quantum-Native Communication Systems: New Developments, Trends,
and Challenges [63.67245855948243]
調査では、量子ドメイン(QD)マルチインプットマルチアウトプット(MIMO)、QD非直交多重アクセス(NOMA)、量子セキュアダイレクト通信(QSDC)などの技術を調査した。
量子センシング、量子レーダ、量子タイミングの現在の状況は、将来の応用をサポートするために簡単にレビューされる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-09T09:45:52Z) - Foundations of Quantum Federated Learning Over Classical and Quantum
Networks [59.121263013213756]
量子フェデレーション学習(QFL)は、古典的フェデレーション学習(FL)の利点と量子技術の計算能力を統合する新しいフレームワークである。
QFLは古典的通信網と量子的通信網の両方に展開できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-23T02:56:00Z) - Challenges and Opportunities in Quantum Machine Learning [2.5671549335906367]
量子機械学習(QML)は、特に量子データに対して、データ分析を加速する可能性がある。
ここでは、QMLの現在の方法と応用について概観する。
量子ニューラルネットワークと量子ディープラーニングに焦点をあてて、量子と古典的な機械学習の違いを強調します。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-16T17:10:39Z) - Contributions from Pilot Projects in Quantum Technology Education as
Support Action to Quantum Flagship [0.0]
QTEduの目標は、将来の量子労働者のトレーニングの道を開くことだ。
量子技術者のような新しい特定のプロファイルをサポートするために、新しい大学コースを確立する必要がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-13T12:24:19Z) - The Physics of Quantum Information [0.0]
量子コンピュータ科学、量子ハードウェア、量子物質、量子重力の4つのテーマについてレビューします。
長期的には、非常に複雑な量子物質を制御することは、深い科学的進歩と強力な新しい技術への扉を開くだろう。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-17T04:35:36Z) - Recent Advances for Quantum Neural Networks in Generative Learning [98.88205308106778]
量子生成学習モデル(QGLM)は、古典的な学習モデルを上回る可能性がある。
機械学習の観点からQGLMの現状を概観する。
従来の機械学習タスクと量子物理学の両方におけるQGLMの潜在的な応用について論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-07T07:32:57Z) - Quantum Federated Learning with Quantum Data [87.49715898878858]
量子機械学習(QML)は、量子コンピューティングの発展に頼って、大規模な複雑な機械学習問題を探求する、有望な分野として登場した。
本稿では、量子データ上で動作し、量子回路パラメータの学習を分散的に共有できる初めての完全量子連合学習フレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-30T12:19:27Z) - Simulating Quantum Materials with Digital Quantum Computers [55.41644538483948]
デジタル量子コンピュータ(DQC)は、古典的コンピュータでは引き起こせない量子シミュレーションを効率的に行うことができる。
このレビューの目的は、物理量子優位性を達成するために行われた進歩の要約を提供することである。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-21T20:10:38Z) - One-shot quantum error correction of classical and quantum information [10.957528713294874]
量子誤り訂正(QEC)は、量子情報科学の中心的な概念の一つである。
古典情報と量子情報の両方に対して容量定理の形式を提供する。
ショートランダム量子回路によるQECの実証は実現可能であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-02T01:24:59Z)
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。