論文の概要: Quantum Kernel Evaluation via Hong-Ou-Mandel Interference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.12083v2
• Date: Mon, 31 Jul 2023 01:57:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-01 23:55:13.030646
• Title: Quantum Kernel Evaluation via Hong-Ou-Mandel Interference
• Title（参考訳）: 香港-奥羽-マンデル干渉による量子カーネル評価
• Authors: Cassandra Bowie, Sally Shrapnel, Michael Kewming
• Abstract要約: 本稿では,Hong-Ou-Mandel(HOM)干渉を用いた量子カーネル評価プロトコルの提案とシミュレーションを行う。 その結果、2つの光子を干渉し、検出された偶然数を用いて直接測定と二分分類を行うことができた。 この物理プラットフォームは、他の研究で理論的に記述された指数量子上の優位性を与える。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.270300525597227
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: One of the fastest growing areas of interest in quantum computing is its use within machine learning methods, in particular through the application of quantum kernels. Despite this large interest, there exist very few proposals for relevant physical platforms to evaluate quantum kernels. In this article, we propose and simulate a protocol capable of evaluating quantum kernels using Hong-Ou-Mandel (HOM) interference, an experimental technique that is widely accessible to optics researchers. Our proposal utilises the orthogonal temporal modes of a single photon, allowing one to encode multi-dimensional feature vectors. As a result, interfering two photons and using the detected coincidence counts, we can perform a direct measurement and binary classification. This physical platform confers an exponential quantum advantage also described theoretically in other works. We present a complete description of this method and perform a numerical experiment to demonstrate a sample application for binary classification of classical data.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングにおける最も急速に成長している分野の1つは、特に量子カーネルの適用を通じて、機械学習手法での利用である。 この大きな関心にもかかわらず、量子カーネルを評価する物理プラットフォームに関する提案はほとんどない。 本稿では,光研究者に広くアクセス可能な実験技術であるHong-Ou-Mandel(HOM)干渉を用いた量子カーネル評価プロトコルの提案とシミュレーションを行う。 本提案では,単一光子の直交時間モードを利用して,多次元特徴ベクトルを符号化する。 その結果、2つの光子を干渉し、検出された偶然数を用いて直接測定と二値分類を行うことができる。 この物理プラットフォームは、他の研究でも理論的に説明されている指数的量子優位性を満たしている。 本稿では,この手法の完全な説明と,古典データのバイナリ分類への適用例を示す数値実験を行う。

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