論文の概要: A linear photonic swap test circuit for quantum kernel estimation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.17923v1
- Date: Tue, 27 Feb 2024 22:34:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-29 16:54:43.122075
- Title: A linear photonic swap test circuit for quantum kernel estimation
- Title（参考訳）: 量子カーネル推定のための線形フォトニックスワップ試験回路
- Authors: Alessio Baldazzi, Nicol\`o Leone, Matteo Sanna, Stefano Azzini and
Lorenzo Pavesi
- Abstract要約: フォトニックスワップテスト回路は 2つの量子ビットをエンコードして スカラー積を0.05未満の根平均二乗誤差で推定する。
この結果は、室温で動作している堅牢なデバイスで量子機械学習タスクを実行できる統合フォトニックアーキテクチャの開発の道を開くものである。
- 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: Among supervised learning models, Support Vector Machine stands out as one of
the most robust and efficient models for classifying data clusters. At the core
of this method, a kernel function is employed to calculate the distance between
different elements of the dataset, allowing for their classification. Since
every kernel function can be expressed as a scalar product, we can estimate it
using Quantum Mechanics, where probability amplitudes and scalar products are
fundamental objects. The swap test, indeed, is a quantum algorithm capable of
computing the scalar product of two arbitrary wavefunctions, potentially
enabling a quantum speed-up. Here, we present an integrated photonic circuit
designed to implement the swap test algorithm. Our approach relies solely on
linear optical integrated components and qudits, represented by single photons
from an attenuated laser beam propagating through a set of waveguides. By
utilizing 2$^3$ spatial degrees of freedom for the qudits, we can configure all
the necessary arrangements to set any two-qubits state and perform the swap
test. This simplifies the requirements on the circuitry elements and eliminates
the need for non-linearity, heralding, or post-selection to achieve
multi-qubits gates. Our photonic swap test circuit successfully encodes two
qubits and estimates their scalar product with a measured root mean square
error smaller than 0.05. This result paves the way for the development of
integrated photonic architectures capable of performing Quantum Machine
Learning tasks with robust devices operating at room temperature.
- Abstract（参考訳）: 教師付き学習モデルの中で、Support Vector Machineは、データクラスタを分類する最も堅牢で効率的なモデルのひとつである。
この手法のコアでは、カーネル関数を用いてデータセットの異なる要素間の距離を計算し、それらの分類を可能にする。
すべてのカーネル関数はスカラー積として表現できるので、確率振幅とスカラー積が基本対象である量子力学を用いて推定することができる。
スワップテストは、2つの任意の波動関数のスカラー積を計算できる量子アルゴリズムであり、量子スピードアップを可能にする可能性がある。
本稿では,スワップテストアルゴリズムを実装した集積フォトニック回路を提案する。
我々のアプローチは、一組の導波路を伝搬する減衰レーザービームからの単一光子によって表される線形光集積成分とquditのみに依存する。
2$^3$の空間自由度をquditsに利用することにより、任意の2量子ビット状態を設定しスワップテストを実行するために必要なアレンジを全て設定できる。
これは回路要素の要求を単純化し、マルチキュービットゲートを達成するために非線形性、ヘラルド、ポスト選択の必要性をなくす。
我々のフォトニックスワップ試験回路は、2つの量子ビットを符号化し、そのスカラー積を0.05以下の根平均二乗誤差で推定する。
この結果は、室温で動作している堅牢なデバイスで量子機械学習タスクを実行できる統合フォトニックアーキテクチャの開発の道を開くものである。
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