論文の概要: An Intuitive Visualisation Method for Arbitrary Qutrit (Three-Level)
States
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.01741v1
- Date: Tue, 4 Apr 2023 12:17:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-05 13:57:21.064353
- Title: An Intuitive Visualisation Method for Arbitrary Qutrit (Three-Level)
States
- Title(参考訳): 任意項状態(3レベル)の直観的可視化法
- Authors: Max Z. Festenstein
- Abstract要約: 本研究では,3レベル状態を完全に記述するために必要な8自由度をすべて包含するクエトリットの可視化手法を提案する。
このフレームワークを使用して、典型的な3段階のプロセスのセットをモデル化し、記述し、表示する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We present a visualisation method for qutrits that encompasses all eight
degrees of freedom necessary to fully describe a three level state whilst
remaining intuitive to interpret. Using this framework, a set of typical three
level processes are modelled, described and displayed.
- Abstract(参考訳): 本稿では,3レベル状態を完全に記述するために必要な8自由度をすべて包含するクトリッツの可視化手法を提案する。
このフレームワークを使用して、典型的な3段階のプロセスのセットをモデル化し、記述し、表示する。
関連論文リスト
- N2F2: Hierarchical Scene Understanding with Nested Neural Feature Fields [112.02885337510716]
Nested Neural Feature Fields (N2F2)は、階層的な監視を用いて単一機能フィールドを学習する新しいアプローチである。
画像空間の任意のスケールで意味的に意味のある画素群を提供するために、2次元クラス非依存セグメンテーションモデルを利用する。
オープンな3次元セグメンテーションやローカライゼーションといったタスクにおいて,最先端のフィールド蒸留法よりも優れた性能を発揮する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-16T18:50:44Z) - Generalized Label-Efficient 3D Scene Parsing via Hierarchical Feature
Aligned Pre-Training and Region-Aware Fine-tuning [55.517000360348725]
本研究は,ラベル付きシーンが極めて限定された場合の3次元シーン理解のためのフレームワークを提案する。
事前学習された視覚言語モデルから新しいカテゴリーの知識を抽出するために,階層的特徴整合型事前学習と知識蒸留戦略を提案する。
室内と屋外の両方で実験を行ったところ、データ効率のよい学習とオープンワールドの複数ショット学習の両方において、我々のアプローチの有効性が示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-01T15:47:04Z) - Visualizing Entanglement in multi-Qubit Systems [1.7788938361329507]
我々は、数量子ビットのアンサンブルの表現として、次元円記法を利用する。
分離性に関する数学的条件は、量子状態の対称性条件を可視化することにつながることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-12T16:41:59Z) - Third quantization of open quantum systems: new dissipative symmetries
and connections to phase-space and Keldysh field theory formulations [77.34726150561087]
3つの方法全てを明示的に接続する方法で第3量子化の手法を再構成する。
まず、我々の定式化は、すべての二次ボゾンあるいはフェルミオンリンドブラディアンに存在する基本散逸対称性を明らかにする。
ボソンに対して、ウィグナー関数と特徴関数は密度行列の「波動関数」と考えることができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-27T18:56:40Z) - Bloch Sphere Binary Trees: A method for the visualization of sets of
multi-qubit systems pure states [0.0]
ブロッホ球のバイナリツリー(Bloch Spheres)と呼ばれるものに対して、任意のマルチキュービットの純粋状態の集合を一意に表現できる写像を提案する。
この技法のバックボーンはシュミット分解とブロッホ球表現の組み合わせである。
量子状態の時間進化を理解する文脈でどのように使用できるかを説明する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-06T17:39:19Z) - Multi-Faceted Distillation of Base-Novel Commonality for Few-shot Object
Detection [58.48995335728938]
基本クラスと新規クラスの間に3種類のクラスに依存しない共通点を明示的に学習する。
提案手法は,既存の微調整方式のほとんどに容易に統合でき,一貫した性能向上が期待できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-22T16:46:51Z) - Toward a Visual Concept Vocabulary for GAN Latent Space [74.12447538049537]
本稿では,GANの潜在空間で表現される原始視覚概念のオープンエンド語彙を構築するための新しい手法を提案する。
提案手法は, 層選択性に基づく知覚的正当方向の自動識別, 自由形, 構成的自然言語記述による人為的アノテーションの3つの要素から構成される。
実験により、我々のアプローチで学んだ概念は信頼性があり、構成可能であることが示され、クラス、コンテキスト、オブザーバをまたいで一般化される。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-08T17:58:19Z) - The shape of higher-dimensional state space: Bloch-ball analog for a
qutrit [0.0]
四重項状態空間の3次元モデルを構築することは可能であることを示す。
これは議論の余地のない理論値であるだけでなく、新しいタイプの表現への扉を開く。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-01T15:57:13Z) - A Unified Framework for Quantum Supervised Learning [0.7366405857677226]
トレーニング可能な量子回路を用いた教師あり学習のための埋め込み型フレームワークを提案する。
これらのアプローチの目的は、異なるクラスからヒルベルト空間の分離された位置へ、量子的特徴写像を通してデータをマッピングすることである。
我々は、明示的なアプローチと他の量子教師あり学習モデルとの本質的な接続を確立する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-25T18:43:13Z) - Distilled Semantics for Comprehensive Scene Understanding from Videos [53.49501208503774]
本稿では,一眼レフカメラによる全体像の理解に向けて,セマンティクスとともに深度や動きを学習し,さらなる一歩を踏み出した。
これら3つの課題を,知識蒸留と自己監督に基づく新たなトレーニングプロトコルによって共同で解決する。
その結果, 単眼深度推定, 光流, モーションセグメンテーションの最先端結果が得られた。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-31T08:52:13Z) - Quantum Cognitive Triad. Semantic geometry of context representation [0.0]
文脈は、ブロッホ球面上の点として可視化された2次元ヒルベルト空間における量子量子ビット状態として表される。
この球面の方位座標は、考慮された不確実性に対する主観的関連性に応じて文脈が許容される一次元意味空間として機能する。
このアルゴリズムは、量子論の概念的および数学的装置に基づく行動の定量的な主観的セマンティックモデリングのためのアプローチを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-22T17:29:10Z)
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。