論文の概要: VENUS: A Geometrical Representation for Quantum State Visualization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.08366v2
- Date: Mon, 17 Apr 2023 05:36:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-18 20:45:26.379534
- Title: VENUS: A Geometrical Representation for Quantum State Visualization
- Title(参考訳): VENUS: 量子状態可視化のための幾何学的表現
- Authors: Shaolun Ruan, Ribo Yuan, Yong Wang, Yanna Lin, Ying Mao, Weiwen Jiang,
Zhepeng Wang, Wei Xu, Qiang Guan
- Abstract要約: VENUSは量子状態表現のための新しい視覚化である。
VENUSは1量子ビットと2量子ビットの量子状態の探索を効果的に行うことができることを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 14.373238457656234
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Visualizations have played a crucial role in helping quantum computing users
explore quantum states in various quantum computing applications. Among them,
Bloch Sphere is the widely-used visualization for showing quantum states, which
leverages angles to represent quantum amplitudes. However, it cannot support
the visualization of quantum entanglement and superposition, the two essential
properties of quantum computing. To address this issue, we propose VENUS, a
novel visualization for quantum state representation. By explicitly correlating
2D geometric shapes based on the math foundation of quantum computing
characteristics, VENUS effectively represents quantum amplitudes of both the
single qubit and two qubits for quantum entanglement. Also, we use multiple
coordinated semicircles to naturally encode probability distribution, making
the quantum superposition intuitive to analyze. We conducted two well-designed
case studies and an in-depth expert interview to evaluate the usefulness and
effectiveness of VENUS. The result shows that VENUS can effectively facilitate
the exploration of quantum states for the single qubit and two qubits.
- Abstract(参考訳): 可視化は、量子コンピューティングユーザーが様々な量子コンピューティングアプリケーションで量子状態を調べるのを助ける上で重要な役割を担っている。
その中でもBloch Sphereは、量子振幅を表すために角度を利用する量子状態を示すために広く使われている視覚化である。
しかし、量子エンタングルメントと重ね合わせ(量子コンピューティングの2つの本質的性質)の可視化はサポートできない。
本稿では,量子状態表現のための新しい可視化手法であるVENUSを提案する。
量子コンピューティング特性の数学的基礎に基づく2次元幾何学的形状を明示的に関連付けることにより、VENUSは量子エンタングルメントのための1量子ビットと2量子ビットの両方の量子振幅を効果的に表現する。
また、複数の座標半円を用いて確率分布を自然にエンコードし、量子重ね合わせを直感的に解析する。
VENUSの有用性と有効性を評価するために,2つの優れたケーススタディと詳細な専門家インタビューを行った。
その結果、VENUSは1量子ビットと2量子ビットの量子状態の探索を効果的に行うことができた。
関連論文リスト
- QuantumEyes: Towards Better Interpretability of Quantum Circuits [6.039166896674042]
本稿では,量子回路の解釈可能性を高めるインタラクティブな視覚解析システムQuantumEyesを提案する。
グローバルレベルの解析では、量子状態の変化とその基礎となる理由を説明するために、3つの複合的な可視化を行う。
局所的な解析のために、量子振幅が量子状態の確率にどのように影響するかを明確に示すために、新しい幾何学的可視化ダンポリオンチャートを設計する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-14T08:20:11Z) - 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) - A vertical gate-defined double quantum dot in a strained germanium
double quantum well [48.7576911714538]
シリコン-ゲルマニウムヘテロ構造におけるゲート定義量子ドットは、量子計算とシミュレーションのための魅力的なプラットフォームとなっている。
ひずみゲルマニウム二重量子井戸におけるゲート定義垂直2重量子ドットの動作を実証する。
課題と機会を議論し、量子コンピューティングと量子シミュレーションの潜在的な応用について概説する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-23T13:42:36Z) - Efficient criteria of quantumness for a large system of qubits [58.720142291102135]
大規模部分量子コヒーレント系の基本パラメータの無次元結合について論じる。
解析的および数値計算に基づいて、断熱進化中の量子ビット系に対して、そのような数を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-30T23:50:05Z) - On exploring the potential of quantum auto-encoder for learning quantum systems [60.909817434753315]
そこで我々は,古典的な3つのハードラーニング問題に対処するために,QAEに基づく効果的な3つの学習プロトコルを考案した。
私たちの研究は、ハード量子物理学と量子情報処理タスクを達成するための高度な量子学習アルゴリズムの開発に新たな光を当てています。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-29T14:01:40Z) - Continuous Variable Quantum Advantages and Applications in Quantum
Optics [0.0]
この論文は連続変数と光学的設定における3つの主要な問題に焦点を当てている。
量子マシンが古典的マシンを上回る能力はどこから来るのか?
量子情報の使用によって実際に得られる利点は何か?
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-10T02:43:27Z) - Quantum walk processes in quantum devices [55.41644538483948]
グラフ上の量子ウォークを量子回路として表現する方法を研究する。
提案手法は,量子ウォークアルゴリズムを量子コンピュータ上で効率的に実装する方法である。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-28T18:04:16Z) - 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) - Quantum entanglement recognition [0.0]
機械学習技術に基づく絡み合いを探索するための枠組みを定式化する。
得られた量子エンタングルメント認識タスクは正確であり、よく制御されたエラーを割り当てることができることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-28T18:00:00Z) - Quantum supremacy in driven quantum many-body systems [0.0]
一般周期駆動型量子多体系において量子超越性が得られることを示す。
我々の提案は、大規模な量子プラットフォームが量子超越性を実証し、ベンチマークする方法を開く。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-27T07:20:15Z)
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。