論文の概要: A Review of the Applications of Quantum Machine Learning in Optical Communication Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.05205v1
• Date: Mon, 11 Sep 2023 02:50:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-12 13:56:20.234515
• Title: A Review of the Applications of Quantum Machine Learning in Optical Communication Systems
• Title（参考訳）: 光通信システムにおける量子機械学習の応用
• Authors: Ark Modi, Alonso Viladomat Jasso, Roberto Ferrara, Christian Deppe, Janis Noetzel, Fred Fung, Maximilian Schaedler
• Abstract要約: 光信号処理では、量子および量子にインスパイアされた機械学習アルゴリズムは、デプロイの巨大な可能性を持っている。 本稿では,提案する量子および量子に着想を得た機械学習アルゴリズムとその光信号処理への応用について概説する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.502161131265531
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In the context of optical signal processing, quantum and quantum-inspired machine learning algorithms have massive potential for deployment. One of the applications is in error correction protocols for the received noisy signals. In some scenarios, non-linear and unknown errors can lead to noise that bypasses linear error correction protocols that optical receivers generally implement. In those cases, machine learning techniques are used to recover the transmitted signal from the received signal through various estimation procedures. Since quantum machine learning algorithms promise advantage over classical algorithms, we expect that optical signal processing can benefit from these advantages. In this review, we survey several proposed quantum and quantum-inspired machine learning algorithms and their applicability with current technology to optical signal processing.
• Abstract（参考訳）: 光信号処理の文脈では、量子および量子に触発された機械学習アルゴリズムは、デプロイに多大な可能性がある。 アプリケーションの1つは、受信したノイズ信号の誤り訂正プロトコルである。 一部のシナリオでは、非線形および未知の誤差は、一般に実装される線形誤差訂正プロトコルをバイパスするノイズを引き起こすことがある。 これらの場合、さまざまな推定手順を通じて受信信号から送信信号を回収するために機械学習技術が使用される。 量子機械学習アルゴリズムは古典的アルゴリズムよりも有利であるので、光信号処理がこれらの利点の恩恵を受けることを期待する。 本稿では,提案する量子および量子に着想を得た機械学習アルゴリズムとその光信号処理への応用について検討する。

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