Fugu-MT 論文翻訳(概要): Quantum Optical Approach to the $K$ Nearest Neighbour Algorithm

論文の概要: Quantum Optical Approach to the $K$ Nearest Neighbour Algorithm

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.12033v1
Date: Thu, 18 Apr 2024 09:33:31 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-19 19:31:17.694520
Title: Quantum Optical Approach to the $K$ Nearest Neighbour Algorithm
Title（参考訳）: 量子光学的アプローチによる$K$Nearest Neighbourアルゴリズム
Authors: Vivek Mehta, Francesco Petruccione, Utpal Roy,
Abstract要約: 我々は、$K$-Nearest Neighbourアルゴリズムのためのハイブリッド量子古典的アプローチを構築する。この情報は、単一の光子の助けを借りて、相分散多モードコヒーレント状態に埋め込まれる。我々のアルゴリズムに対応する量子光学アーキテクチャを提供する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.904851064759821
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: We construct a hybrid quantum-classical approach for the $K$-Nearest Neighbour algorithm, where the information is embedded in a phase-distributed multimode coherent state with the assistance of a single photon. The task of finding the closeness between the data points is delivered by the quantum optical computer, while the sorting and class assignment are performed by a classical computer. We provide the quantum optical architecture corresponding to our algorithm. The subordinate optical network is validated by numerical simulation. We also optimize the computational resources of the algorithm in the context of space, energy requirements and gate complexity. Applications are presented for diverse and well-known public benchmarks and synthesized data sets.
Abstract（参考訳）: 我々はK$-Nearest Neighbourアルゴリズムのためのハイブリッド量子古典的アプローチを構築し、その情報は1つの光子の助けを借りて相分散多重モードコヒーレント状態に埋め込まれる。データポイント間の近接性を見つけるタスクは量子光学コンピュータで、ソートとクラス割り当ては古典コンピュータで実行される。我々のアルゴリズムに対応する量子光学アーキテクチャを提供する。従属光ネットワークは数値シミュレーションにより検証される。また、空間、エネルギー、ゲートの複雑さといった文脈でアルゴリズムの計算資源を最適化する。アプリケーションは、多種多様なよく知られた公開ベンチマークと合成データセットのために提示される。

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