論文の概要: Digital Discovery of a Scientific Concept at the Core of Experimental Quantum Optics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.09981v1
• Date: Tue, 18 Oct 2022 16:45:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-22 04:19:09.357890
• Title: Digital Discovery of a Scientific Concept at the Core of Experimental Quantum Optics
• Title（参考訳）: 実験量子光学の中心における科学概念のデジタル発見
• Authors: S\"oren Arlt, Carlos Ruiz-Gonzalez, Mario Krenn
• Abstract要約: 我々は、驚くべき特性を持つ新しい多光子量子干渉であるハロを提示する。 我々の原稿は、人工知能が物理学における新しい実行可能な概念の科学的発見のインスピレーションの源となることを実証している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2891210250935146
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Entanglement is a crucial resource for quantum technologies ranging from quantum communication to quantum-enhanced measurements and computation. Finding experimental setups for these tasks is a conceptual challenge for human scientists due to the counterintuitive behavior of multiparticle interference and the enormously large combinatorial search space. Recently, new possibilities have been opened by artificial discovery where artificial intelligence proposes experimental setups for the creation and manipulation of high-dimensional multi-particle entanglement. While digitally discovered experiments go beyond what has been conceived by human experts, a crucial goal is to understand the underlying concepts which enable these new useful experimental blueprints. Here, we present Halo (Hyperedge Assembly by Linear Optics), a new form of multiphoton quantum interference with surprising properties. Halos were used by our digital discovery framework to solve previously open questions. We -- the human part of this collaboration -- were then able to conceptualize the idea behind the computer discovery and describe them in terms of effective probabilistic multi-photon emitters. We then demonstrate its usefulness as a core of new experiments for highly entangled states, communication in quantum networks, and photonic quantum gates. Our manuscript has two conclusions. First, we introduce and explain the physics of a new practically useful multi-photon interference phenomenon that can readily be realized in advanced setups such as integrated photonic circuits. Second, our manuscript demonstrates how artificial intelligence can act as a source of inspiration for the scientific discoveries of new actionable concepts in physics.
• Abstract（参考訳）: 絡み合いは量子通信から量子エンハンスド計測や計算まで、量子技術にとって重要な資源である。 これらのタスクの実験的なセットアップを見つけることは、多粒子干渉の直感的振る舞いと膨大な組合せ探索空間によって、人間の科学者にとって概念的な課題である。 近年,高次元多粒子エンタングルメントの生成と操作のための実験装置を人工知能が提案する人工的な発見により,新たな可能性が開けている。 デジタルで発見された実験は、人間の専門家が考案したもの以上のものだが、重要なゴールは、これらの新しい有用な実験青写真を可能にする基本的な概念を理解することである。 ここでは、驚きの性質を持つ新しい多光子量子干渉法であるHalo(Hyperedge Assembly by Linear Optics)を紹介する。 Halosは私たちのデジタル発見フレームワークで、以前オープンだった問題を解決するために使われました。 このコラボレーションの人間的部分である私たちは、コンピュータ発見の背後にあるアイデアを概念化し、効果的な確率的多光子エミッターという観点から表現することができたのです。 次に、高絡み合い状態、量子ネットワークでの通信、フォトニック量子ゲートのための新しい実験の核としての有用性を示す。 私たちの原稿には2つの結論がある。 まず, 集積フォトニック回路などの高度な構成で容易に実現可能な, 実用上有用な多光子干渉現象の物理を紹介, 解説する。 第二に、我々の原稿は、人工知能が物理学における新しい実行可能な概念の科学的発見のインスピレーションの源となることを実証している。

関連論文リスト

• 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 Science and the Search for Axion Dark Matter [91.3755431537592]
  ダークマターパズルは現代の物理学において最も重要なオープン問題の一つである。 多数の精密実験が、アクシオンのようなダークマターの3つの非重力相互作用を探索している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-24T02:52:56Z)
• Quantum Optical Memory for Entanglement Distribution [52.77024349608834]
  長距離における量子状態の絡み合いは、量子コンピューティング、量子通信、および量子センシングを増強することができる。 過去20年間で、高忠実度、高効率、長期保存、有望な多重化機能を備えた量子光学記憶が開発された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-19T03:18:51Z)
• Digital Discovery of 100 diverse Quantum Experiments with PyTheus [0.4517077427559345]
  PyTheusは、量子光学のためのオープンソースのデジタル発見フレームワークである。 様々な課題を解決するために、現代の量子研究所から幅広い実験機器を使用できる。 これには、高度に絡み合った量子状態、量子計測スキーム、量子通信プロトコル、多粒子量子ゲートの発見が含まれる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-18T16:45:32Z)
• Learning Interpretable Representations of Entanglement in Quantum Optics Experiments using Deep Generative Models [1.3016298207860975]
  本稿では,量子光学実験の最初の深部生成モデルについて述べる。 我々は、QOVAEが、トレーニングデータにマッチする特定の分布を持つ、非常に絡み合った量子状態のための新しい実験を生成することができることを示す。 その結果、複雑な科学領域における深部生成モデルの内部表現をうまく利用し、理解する方法が示されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-06T13:52:37Z)
• Standard Model Physics and the Digital Quantum Revolution: Thoughts about the Interface [68.8204255655161]
  量子システムの分離・制御・絡み合いの進歩は、かつての量子力学の興味深い特徴を、破壊的な科学的・技術的進歩のための乗り物へと変えつつある。 本稿では,3つの領域科学理論家の視点から,絡み合い,複雑性,量子シミュレーションのインターフェースについて考察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-10T06:12:06Z)
• 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)
• Experimental Quantum Generative Adversarial Networks for Image Generation [93.06926114985761]
  超伝導量子プロセッサを用いた実世界の手書き桁画像の学習と生成を実験的に行う。 我々の研究は、短期量子デバイス上での高度な量子生成モデル開発のためのガイダンスを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-13T06:57:17Z)
• Conceptual understanding through efficient inverse-design of quantum optical experiments [1.1470070927586016]
  我々は、概念レベルで科学に貢献できる説明可能なAIアルゴリズムであるThesusを提示する。 本稿では,アルゴリズムを用いた量子光学実験の解釈可能な表現を提案する。 光技術の進歩が期待される量子光学において、いくつかの重要なオープンな問題を解く。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-13T17:33:02Z)
• Computer-inspired Quantum Experiments [1.2891210250935146]
  多くの分野において、コンピュータにインスパイアされた設計プロセスは、逆設計としても知られ、科学者の能力を高めている。 我々は、トポロジ的最適化、進化戦略、ディープラーニング、強化学習、自動推論に基づく、非常に多様な計算アプローチに遭遇する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-23T18:59:00Z)

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。