Fugu-MT 論文翻訳(概要): Quantum process matrices as images: new tools to design novel denoising methods

論文の概要: Quantum process matrices as images: new tools to design novel denoising methods

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.16362v1
Date: Mon, 29 Jan 2024 18:02:18 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-01-30 13:39:07.089162
Title: Quantum process matrices as images: new tools to design novel denoising methods
Title（参考訳）: 量子プロセス行列のイメージ化:新しいデノナイジング手法を設計するための新しいツール
Authors: Massimiliano Guarneri, Andrea Chiuri
Abstract要約: 実験測度から量子チャネルを特徴づけるプロセス行列を推定することは、量子情報の鍵となる問題である。本稿では, 適切なニューラルネットワークに基づく代替手法を実装, 最適化し, 復号化プロセス行列を得る。
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: Inferring a process matrix characterizing a quantum channel from experimental measure- ments is a key issue of quantum information. Sometimes the noise affecting the measured counts brings to matrices very different from the expected ones and the mainly used es- timation procedure, i.e. the maximum likelihood estimation (MLE), is also characterized by several drawbacks. To lower the noise could be necessary to increase the experimental resources, e.g. time for each measurement. In this paper, an alternative procedure, based on suitable Neural Networks, has been implemented and optimized to obtain a denoised process matrix and this approach has been tested with a specific quantum channel, i.e. a Control Phase. This promising method relies on the analogy that can be established between the elements of a process matrix and the pixels of an im
Abstract（参考訳）: 実験測度から量子チャネルを特徴づけるプロセス行列を推定することは、量子情報の鍵となる問題である。測定された数に影響を与えるノイズは、期待値と大きく異なる行列をもたらすことがあり、主に使用されるes-調律手順、すなわち最大度推定 (mle) もいくつかの欠点によって特徴づけられる。騒音を下げるためには、例えば各測定に要する時間などの実験資源を増やす必要がある。本稿では,適切なニューラルネットワークに基づく代替手法を実装,最適化し,特定の量子チャネル,すなわち制御相を用いて実験を行った。この有望な方法は、プロセス行列の要素とimのピクセルの間に確立されるアナロジーに依存する。

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