Fugu-MT 論文翻訳(概要): Entanglement detection with classical deep neural networks

論文の概要: Entanglement detection with classical deep neural networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.05946v3
Date: Fri, 18 Oct 2024 12:58:32 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-10-21 14:22:32.349152
Title: Entanglement detection with classical deep neural networks
Title（参考訳）: 古典的ディープニューラルネットワークを用いた絡み合い検出
Authors: Julio Ureña, Antonio Sojo, Juani Bermejo, Daniel Manzano,
Abstract要約: 本稿では,量子絡みの検出と分類を自律的に行う手法を提案する。マルチ層パーセプトロンを用いて、2ビット系と3ビット系の両方のエンタングルメントを効果的に同定する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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Abstract: In this study, we introduce an autonomous method for addressing the detection and classification of quantum entanglement, a core element of quantum mechanics that has yet to be fully understood. We employ a multi-layer perceptron to effectively identify entanglement in both two- and three-qubit systems. Our technique yields impressive detection results, achieving nearly perfect accuracy for two-qubit systems and over $90\%$ accuracy for three-qubit systems. Additionally, our approach successfully categorizes three-qubit entangled states into distinct groups with a success rate of up to $77\%$. These findings indicate the potential for our method to be applied to larger systems, paving the way for advancements in quantum information processing applications.
Abstract（参考訳）: 本研究では,量子力学の中核要素である量子エンタングルメントの検出と分類に対処する自律的手法を提案する。マルチ層パーセプトロンを用いて、2ビット系と3ビット系の両方のエンタングルメントを効果的に同定する。提案手法は,2量子ビット系に対してほぼ完全な精度を達成し,3量子ビット系に対して90 %以上の精度を達成し,優れた検出結果を得る。さらに,本手法では,3ビットの絡み合った状態が,最大7.7 %の成功率を持つグループに分類することができた。これらの結果は,我々の手法が大規模システムに適用される可能性を示し,量子情報処理応用の進歩の道を開いた。

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