論文の概要: Synergy of machine learning with quantum computing and communication

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.03434v1
• Date: Thu, 5 Oct 2023 10:18:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-06 16:46:36.568231
• Title: Synergy of machine learning with quantum computing and communication
• Title（参考訳）: 量子コンピューティングとコミュニケーションによる機械学習の相乗効果
• Authors: Debasmita Bhoumik, Susmita Sur-Kolay, Latesh Kumar K. J., Sundaraja Sitharama Iyengar
• Abstract要約: 量子コンピューティングとコミュニケーションにおける機械学習は、物理学、数学、計算機科学の分野に革命をもたらす機会を提供する。 本稿では、人工知能と機械学習モデルを用いて、量子コンピューティングと量子通信における最先端のアプローチを包括的にレビューする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Machine learning in quantum computing and communication provides intensive opportunities for revolutionizing the field of Physics, Mathematics, and Computer Science. There exists an aperture of understanding behind this interdisciplinary domain and a lack of core understanding renders an opportunity to explore the machine learning techniques for this domain. This paper gives a comprehensive review of state-of-the-art approaches in quantum computing and quantum communication in the context of Artificial Intelligence and machine learning models. The paper reviews the classical ML models that have been employed in various ways for quantum computation such as quantum error correction, quantum communication, quantum cryptography, and mapping quantum algorithms to the existing hardware. The paper also illustrates how the relevant current challenges can be transformed into future research avenues.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングと通信における機械学習は、物理学、数学、計算機科学の分野に革命をもたらす大きな機会を提供する。 この学際的領域の背後には理解の穴があり、コア理解の欠如は、この分野の機械学習技術を探求する機会を与えている。 本稿では,人工知能と機械学習モデルを用いて,量子コンピューティングと量子通信における最先端のアプローチを概観する。 本稿では、量子誤り訂正、量子通信、量子暗号、量子アルゴリズムを既存のハードウェアにマッピングするなど、量子計算に様々な方法で用いられている古典的MLモデルをレビューする。 この論文は、現在の課題が将来の研究経路にどのように変換されるかについても説明している。

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