Fugu-MT 論文翻訳(概要): Bose Einstein condensate as nonlinear block of a Machine Learning pipeline

論文の概要: Bose Einstein condensate as nonlinear block of a Machine Learning pipeline

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.14905v1
Date: Fri, 28 Apr 2023 15:26:18 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-05-01 13:53:02.116248
Title: Bose Einstein condensate as nonlinear block of a Machine Learning pipeline
Title（参考訳）: 機械学習パイプラインの非線形ブロックとしてのボースアインシュタイン凝縮
Authors: Maurus Hans, Elinor Kath, Marius Sparn, Nikolas Liebster, Felix Draxler, Christoph Schn\"orr, Helmut Strobel, Markus K. Oberthaler
Abstract要約: 量子ガスの非線形進化を機械学習パイプラインに埋め込む方法を示す。準1次元のカリウム原子雲を用いて非線形関数の回帰と凝縮に成功したことを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7695660509846216
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Physical systems can be used as an information processing substrate and with that extend traditional computing architectures. For such an application the experimental platform must guarantee pristine control of the initial state, the temporal evolution and readout. All these ingredients are provided by modern experimental realizations of atomic Bose Einstein condensates. By embedding the nonlinear evolution of a quantum gas in a Machine Learning pipeline, one can represent nonlinear functions while only linear operations on classical computing of the pipeline are necessary. We demonstrate successful regression and interpolation of a nonlinear function using a quasi one-dimensional cloud of potassium atoms and characterize the performance of our system.
Abstract（参考訳）: 物理システムは情報処理の基盤として利用でき、それによって従来のコンピューティングアーキテクチャを拡張できる。そのようなアプリケーションでは、実験的なプラットフォームは初期状態、時間的進化、読み出しの厳格な制御を保証しなければならない。これらの材料はすべて、現代の原子ボース・アインシュタイン凝縮の実験的実現によって提供される。量子ガスの非線形進化を機械学習パイプラインに組み込むことで、パイプラインの古典計算における線形演算のみを必要としながら、非線形関数を表現することができる。我々は、カリウム原子の準一次元雲を用いて非線形関数の回帰と補間を成功させ、システムの性能を特徴付ける。

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