論文の概要: Experimental property-reconstruction in a photonic quantum extreme
learning machine
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.04543v1
- Date: Tue, 8 Aug 2023 19:22:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-10 16:11:20.701123
- Title: Experimental property-reconstruction in a photonic quantum extreme
learning machine
- Title(参考訳): フォトニック量子極端学習機における実験的特性再構成
- Authors: Alessia Suprano, Danilo Zia, Luca Innocenti, Salvatore Lorenzo,
Valeria Cimini, Taira Giordani, Ivan Palmisano, Emanuele Polino, Nicol\`o
Spagnolo, Fabio Sciarrino, G. Massimo Palma, Alessandro Ferraro and Mauro
Paternostro
- Abstract要約: 我々は、光子の偏光状態の資源効率と正確な評価を実現するために、フォトニックプラットフォームに量子エクストリームラーニングマシンを実装した。
本研究では, 未知の偏光状態の再構成が測定装置の注意深い評価を必要とせず, 実験的不完全性に対して頑健であることを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 43.55994393060723
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recent developments have led to the possibility of embedding machine learning
tools into experimental platforms to address key problems, including the
characterization of the properties of quantum states. Leveraging on this, we
implement a quantum extreme learning machine in a photonic platform to achieve
resource-efficient and accurate characterization of the polarization state of a
photon. The underlying reservoir dynamics through which such input state
evolves is implemented using the coined quantum walk of high-dimensional
photonic orbital angular momentum, and performing projective measurements over
a fixed basis. We demonstrate how the reconstruction of an unknown polarization
state does not need a careful characterization of the measurement apparatus and
is robust to experimental imperfections, thus representing a promising route
for resource-economic state characterisation.
- Abstract(参考訳): 近年の発展により、量子状態の性質のキャラクタリゼーションを含む重要な問題に対処するために、実験プラットフォームに機械学習ツールを組み込むことが可能になった。
これを利用して、光子の偏光状態の資源効率と正確な評価を実現するために、フォトニックプラットフォームに量子極端学習マシンを実装した。
このような入力状態が進化する基盤となる貯留層ダイナミクスは、高次元フォトニック軌道角運動量の量子ウォークを用いて実装され、一定の基底で射影的測定を行う。
本研究では, 未知の偏光状態の再構成が測定装置の注意深い特徴付けを必要とせず, 実験的な不完全性に対して堅牢であることを示す。
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