Fugu-MT 論文翻訳(概要): Benchmarking machine learning models for quantum state classification

論文の概要: Benchmarking machine learning models for quantum state classification

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.07679v1
Date: Thu, 14 Sep 2023 12:45:20 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-09-15 14:58:26.681152
Title: Benchmarking machine learning models for quantum state classification
Title（参考訳）: 量子状態分類のための機械学習モデルのベンチマーク
Authors: Edoardo Pedicillo, Andrea Pasquale and Stefano Carrazza
Abstract要約: 本研究では, 励起状態から基底状態を判別することにより, 測定状態の分類モデルを開発する。実量子デバイスに適用された複数の分類手法をベンチマークする。
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 computing is a growing field where the information is processed by two-levels quantum states known as qubits. Current physical realizations of qubits require a careful calibration, composed by different experiments, due to noise and decoherence phenomena. Among the different characterization experiments, a crucial step is to develop a model to classify the measured state by discriminating the ground state from the excited state. In this proceedings we benchmark multiple classification techniques applied to real quantum devices.
Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングは、情報が量子ビットと呼ばれる2段階の量子状態によって処理される成長分野である。現在の量子ビットの物理的実現には、ノイズやデコヒーレンス現象のために異なる実験によって構成される慎重な校正が必要である。異なる評価実験の中で重要なステップは、励起状態から基底状態を識別することで測定状態の分類を行うモデルを開発することである。本稿では,実量子デバイスに適用する複数の分類手法について検討する。

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