論文の概要: On the capacity of a quantum perceptron for storing biased patterns

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.14393v1
• Date: Thu, 27 Apr 2023 17:55:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-28 12:05:59.684261
• Title: On the capacity of a quantum perceptron for storing biased patterns
• Title（参考訳）: バイアスパターン記憶のための量子パーセプトロンの容量について
• Authors: Fabio Benatti, Giovanni Gramegna, Stefano Mancini and Gibbs Nwemadji
• Abstract要約: 我々は、偏りのある確率で独立に分布するランダムパターンとターゲットを考察し、古典的極限を持つ連続量子パーセプトロンモデルの記憶容量について検討する。 古典的条件下で発生する高相関パターンに対して,記憶容量が無限に向上する可能性は,量子レベルでは防止されることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Although different architectures of quantum perceptrons have been recently put forward, the capabilities of such quantum devices versus their classical counterparts remain debated. Here, we consider random patterns and targets independently distributed with biased probabilities and investigate the storage capacity of a continuous quantum perceptron model that admits a classical limit, thus facilitating the comparison of performances. Such a more general context extends a previous study of the quantum storage capacity where using statistical mechanics techniques in the limit of a large number of inputs, it was proved that no quantum advantages are to be expected concerning the storage properties. This outcome is due to the fuzziness inevitably introduced by the intrinsic stochasticity of quantum devices. We strengthen such an indication by showing that the possibility of indefinitely enhancing the storage capacity for highly correlated patterns, as it occurs in a classical setting, is instead prevented at the quantum level.
• Abstract（参考訳）: 量子パーセプトロンの異なるアーキテクチャが最近提案されているが、そのような量子デバイスと古典的デバイスとの能力については議論が続いている。 本稿では,ランダムパターンと対象を偏りのある確率で独立に分散し,古典的限界を許容する連続量子パーセプトロンモデルの記憶容量を調べ,性能の比較を容易にする。 このようなより一般的な文脈は、多くの入力の限界における統計力学技術を用いることで、記憶特性に関する量子上の優位性は期待できないことが証明された、量子記憶容量に関する以前の研究を拡張した。 この結果は、量子デバイスの固有の確率性によって必然的に導入されるファジィに起因する。 古典的設定で発生する高相関パターンの記憶容量を無期限に増やすことが量子レベルでは防止されることを示すことにより,このような表示を強化する。

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