論文の概要: XpookyNet: Advancement in Quantum System Analysis through Convolutional Neural Networks for Detection of Entanglement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.03890v3
• Date: Sat, 27 Jan 2024 19:02:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-30 22:09:12.754900
• Title: XpookyNet: Advancement in Quantum System Analysis through Convolutional Neural Networks for Detection of Entanglement
• Title（参考訳）: XpookyNet: 絡み合い検出のための畳み込みニューラルネットワークによる量子システム解析の進歩
• Authors: Ali Kookani, Yousef Mafi, Payman Kazemikhah, Hossein Aghababa, Kazim Fouladi, Masoud Barati
• Abstract要約: 量子システムに適したカスタムディープ畳み込みニューラルネットワーク(CNN)モデルを導入する。 提案するCNNモデルであるXpookyNetは,複素数データを扱うという課題を効果的に克服する。 まず第一に、量子状態は完全かつ部分的に絡み合った状態を調べるためにより正確に分類されるべきである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The application of machine learning models in quantum information theory has surged in recent years, driven by the recognition of entanglement and quantum states, which are the essence of this field. However, most of these studies rely on existing prefabricated models, leading to inadequate accuracy. This work aims to bridge this gap by introducing a custom deep convolutional neural network (CNN) model explicitly tailored to quantum systems. Our proposed CNN model, the so-called XpookyNet, effectively overcomes the challenge of handling complex numbers data inherent to quantum systems and achieves an accuracy of 98.5%. Developing this custom model enhances our ability to analyze and understand quantum states. However, first and foremost, quantum states should be classified more precisely to examine fully and partially entangled states, which is one of the cases we are currently studying. As machine learning and quantum information theory are integrated into quantum systems analysis, various perspectives, and approaches emerge, paving the way for innovative insights and breakthroughs in this field.
• Abstract（参考訳）: 量子情報理論における機械学習モデルの適用は近年急増しており、この分野の本質である絡み合いと量子状態の認識によって推進されている。 しかし、これらの研究のほとんどは既存のプレハブモデルに依存しており、精度が不十分である。 この研究は、量子システムに適したカスタムディープ畳み込みニューラルネットワーク(CNN)モデルを導入することで、このギャップを埋めることを目的としている。 我々の提案したCNNモデルであるXpookyNetは、量子システム固有の複素数データを扱うという課題を効果的に克服し、98.5%の精度を達成する。 このカスタムモデルの開発は、量子状態を解析し理解する能力を高めます。 しかし、まず第一に、量子状態は、完全かつ部分的に絡み合った状態を調べるために、より正確に分類されるべきである。 機械学習と量子情報理論が量子システム分析に統合されると、様々な視点やアプローチが現れ、この分野における革新的な洞察とブレークスルーの道を開く。

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