論文の概要: A Kerr kernel quantum learning machine

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.01787v1
• Date: Tue, 2 Apr 2024 09:50:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-03 17:09:01.446668
• Title: A Kerr kernel quantum learning machine
• Title（参考訳）: Kerrカーネル量子機械学習マシン
• Authors: Carolyn Wood, Sally Shrapnel, G J Milburn,
• Abstract要約: 超伝導量子回路に基づく量子ハードウェアカーネルの実装手法を提案する。 このスキームは量子ビットや量子回路を使用せず、カーモードのアナログ特性を利用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Kernel methods are of current interest in quantum machine learning due to similarities with quantum computing in how they process information in high-dimensional feature (Hilbert) spaces. Kernels are believed to offer particular advantages when they cannot be computed classically, so a kernel matrix with indisputably nonclassical elements is desirable provided it can be generated efficiently in a particular physical machine. Kerr nonlinearities, known to be a route to universal continuous variable (CV) quantum computation, may be able to play this role for quantum machine learning. We propose a quantum hardware kernel implementation scheme based on superconducting quantum circuits. The scheme does not use qubits or quantum circuits but rather exploits the analogue features of Kerr coupled modes. Our approach is more akin to the growing number of analog machine learning schemes based on sampling quantum probabilities directly in an engineered device by stochastic quantum control.
• Abstract（参考訳）: カーネル法は、高次元特徴量(ヒルベルト)空間で情報を処理する方法において、量子コンピューティングと類似しているため、量子機械学習に現在関心がある。 カーネルは古典的に計算できない場合に特に利点があると考えられており、特定の物理機械で効率的に生成できるならば、不可分に非古典的要素を持つカーネル行列が望ましい。 ケラ非線形性は、普遍連続変数(CV)量子計算へのルートとして知られており、量子機械学習においてこの役割を果たす可能性がある。 超伝導量子回路に基づく量子ハードウェアカーネルの実装手法を提案する。 このスキームは量子ビットや量子回路を使用せず、カー結合モードのアナログ特性を利用する。 我々のアプローチは、確率的量子制御により、エンジニアされたデバイスに直接量子確率をサンプリングすることに基づくアナログ機械学習スキームの増加に類似している。

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