論文の概要: Benefits of Open Quantum Systems for Quantum Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.02837v1
• Date: Sat, 5 Aug 2023 10:18:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-08 18:31:52.442480
• Title: Benefits of Open Quantum Systems for Quantum Machine Learning
• Title（参考訳）: 量子機械学習におけるオープン量子システムの利点
• Authors: Mar\'ia Laura Olivera-Atencio, Lucas Lamata, and Jes\'us Casado-Pascual
• Abstract要約: この視点は、騒音と消音の可能性を、それらと戦うのではなく活用することを目的としている。 驚くべきことに、これらの一見有害な要因は量子機械学習アルゴリズムの動作において大きな利点をもたらすことが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum machine learning is a discipline that holds the promise of revolutionizing data processing and problem-solving. However, dissipation and noise arising from the coupling with the environment are commonly perceived as major obstacles to its practical exploitation, as they impact the coherence and performance of the utilized quantum devices. Significant efforts have been dedicated to mitigate and control their negative effects on these devices. This Perspective takes a different approach, aiming to harness the potential of noise and dissipation instead of combatting them. Surprisingly, it is shown that these seemingly detrimental factors can provide substantial advantages in the operation of quantum machine learning algorithms under certain circumstances. Exploring and understanding the implications of adapting quantum machine learning algorithms to open quantum systems opens up pathways for devising strategies that effectively leverage noise and dissipation. The recent works analyzed in this Perspective represent only initial steps towards uncovering other potential hidden benefits that dissipation and noise may offer. As exploration in this field continues, significant discoveries are anticipated that could reshape the future of quantum computing.
• Abstract（参考訳）: 量子機械学習は、データ処理と問題解決の革命を約束する分野である。 しかし, 環境との結合によって生じる消散やノイズは, 量子デバイスのコヒーレンスや性能に影響を及ぼすため, その実用的利用への大きな障害として一般的に認識されている。 これらのデバイスに対する悪影響を緩和し制御するために、多大な努力がなされている。 この視点は異なるアプローチを採り、ノイズや散逸の可能性を、それらと戦うのではなく活用することを目指している。 驚くべきことに、これらの一見有害な要因は、特定の状況下で量子機械学習アルゴリズムの運用において実質的な利点をもたらすことが示されている。 量子機械学習アルゴリズムをオープン量子システムに適用することの意義を探求し、理解することは、ノイズと散逸を効果的に活用する戦略を開発するための道を開く。 この視点で分析された最近の研究は、散逸とノイズが提供する可能性のある他の隠れた利益を明らかにするための最初のステップにすぎない。 この分野の研究が進むにつれて、量子コンピューティングの未来を形作る重要な発見が期待されている。

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