論文の概要: Deep learning as a tool for quantum error reduction in quantum image processing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.04575v1
• Date: Wed, 8 Nov 2023 10:14:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-09 16:13:50.718580
• Title: Deep learning as a tool for quantum error reduction in quantum image processing
• Title（参考訳）: 量子画像処理における量子エラー低減ツールとしてのディープラーニング
• Authors: Krzysztof Werner and Kamil Wereszczy\'nski and Rafa{\l} Potempa and Krzysztof Cyran
• Abstract要約: 本稿では、LPIQEを用いて符号化された画像の全体的な誤差を低減するために、位相アンラベリング誤り低減法と併用して、画像と画像の変換を訓練した生成対向ネットワークを成功させたことを報告する。 量子コンピュータの可用性と量子量に制限があるにもかかわらず、量子画像表現は広く研究されている領域である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Despite the limited availability and quantum volume of quantum computers, quantum image representation is a widely researched area. Currently developed methods use quantum entanglement to encode information about pixel positions. These methods range from using the angle parameter of the rotation gate (e.g., the Flexible Representation of Quantum Images, FRQI), sequences of qubits (e.g., Novel Enhanced Quantum Representation, NEQR), or the angle parameter of the phase shift gates (e.g., Local Phase Image Quantum Encoding, LPIQE) for storing color information. All these methods are significantly affected by decoherence and other forms of quantum noise, which is an inseparable part of quantum computing in the noisy intermediate-scale quantum era. These phenomena can highly influence the measurements and result in extracted images that are visually dissimilar to the originals. Because this process is at its foundation quantum, the computational reversal of this process is possible. There are many methods for error correction, mitigation, and reduction, but all of them use quantum computer time or additional qubits to achieve the desired result. We report the successful use of a generative adversarial network trained for image-to-image translation, in conjunction with Phase Distortion Unraveling error reduction method, for reducing overall error in images encoded using LPIQE.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピュータの可用性や量子体積は限られているが、量子画像表現は広く研究されている分野である。 現在、量子エンタングルメントを用いて画素位置に関する情報を符号化する手法が開発されている。 これらの方法は、回転ゲートの角度パラメータ(例えば、量子画像のフレキシブル表現、FRQI)、量子ビットのシーケンス(例えば、新しい量子表現、NEQR)、位相シフトゲートの角度パラメータ(例えば、局所位相画像量子符号化、LPIQE)から色情報を保存することまで様々である。 これらの手法はすべて、ノイズの多い中間スケール量子時代における量子コンピューティングの不可分な部分であるデコヒーレンスや他の量子ノイズの影響を強く受けている。 これらの現象は測定に大きく影響し、オリジナルと視覚的に異なる画像が抽出される。 この過程は基礎量子であるので、この過程の計算的反転は可能である。 誤り訂正、緩和、削減には多くの方法があるが、いずれも所望の結果を得るために量子コンピュータ時間または追加の量子ビットを使用する。 LPIQEを用いて符号化された画像の全体的な誤差を低減するために、位相歪みアンラベリング誤り低減法と併用して、画像と画像の変換を訓練した生成対向ネットワークを成功させたことを報告する。

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