論文の概要: Demonstration of quantum projective simulation on a single-photon-based quantum computer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.12729v2
• Date: Wed, 06 Nov 2024 16:47:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-07 19:20:36.380398
• Title: Demonstration of quantum projective simulation on a single-photon-based quantum computer
• Title（参考訳）: 単一光子型量子コンピュータにおける量子射影シミュレーションの実証
• Authors: Giacomo Franceschetto, Arno Ricou,
• Abstract要約: 変分量子アルゴリズムは、ノイズの多い中間スケールの量子デバイスで効果的に動作する可能性を示している。 本稿では,このアルゴリズムをQuandelaの単一光子ベースの量子コンピュータAscellaに実装する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Variational quantum algorithms show potential in effectively operating on noisy intermediate-scale quantum devices. A novel variational approach to reinforcement learning has been recently proposed, incorporating linear-optical interferometers and a classical learning model known as projective simulation (PS). PS is a decision-making tool for reinforcement learning and can be classically represented as a random walk on a graph that describes the agent's memory. In its optical quantum version, this approach utilizes quantum walks of single photons on a mesh of tunable beamsplitters and phase shifters to select actions. In this work, we present the implementation of this algorithm on Ascella, a single-photon-based quantum computer from Quandela. The focus is drawn on solving a test bed task to showcase the potential of the quantum agent with respect to the classical agent.
• Abstract（参考訳）: 変分量子アルゴリズムは、ノイズの多い中間スケールの量子デバイスで効果的に動作する可能性を示している。 近年、線形光干渉計と古典的学習モデルである射影シミュレーション(PS)を取り入れた強化学習の新しいバリエーションが提案されている。 PSは強化学習のための意思決定ツールであり、エージェントのメモリを記述するグラフ上のランダムウォークとして古典的に表現することができる。 このアプローチは光量子バージョンにおいて、調整可能なビームスプリッターと位相シフト器のメッシュ上の単一光子の量子ウォークを利用して選択する。 本研究では,このアルゴリズムをQuandelaの単一光子ベースの量子コンピュータAscellaに実装する。 古典的エージェントに対する量子エージェントの可能性を示すために、テストベッドタスクの解決に焦点が当てられている。

関連論文リスト

• Demonstration of Hardware Efficient Photonic Variational Quantum Algorithm [2.4630731476141365]
  本稿では,1光子と線形光ネットワークが変分量子アルゴリズムの実装に十分であることを示す。 因子化タスクのインスタンスに取り組むための変分的アプローチの実証実験によってこれを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-19T18:26:57Z)
• Toward coherent quantum computation of scattering amplitudes with a measurement-based photonic quantum processor [0.0]
  格子QCDにより現在アクセス不能な散乱可観測物の研究に量子光学シミュレーションを用いることの可能性について論じる。 計測に基づくフォトニック量子コンピューティングの最近の進歩は、必要なエキゾチックゲートを決定論的に生成するために活用できることが示されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-19T21:36:07Z)
• Hybrid quantum transfer learning for crack image classification on NISQ hardware [62.997667081978825]
  グレー値画像のひび割れ検出に量子転送学習を適用した。 我々は、PennyLaneの標準量子ビットのパフォーマンスとトレーニング時間を、IBMのqasm_simulatorや実際のバックエンドと比較する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-31T14:45:29Z)
• Quantum data learning for quantum simulations in high-energy physics [55.41644538483948]
  本研究では,高エネルギー物理における量子データ学習の実践的問題への適用性について検討する。 我々は、量子畳み込みニューラルネットワークに基づくアンサッツを用いて、基底状態の量子位相を認識できることを数値的に示す。 これらのベンチマークで示された非自明な学習特性の観察は、高エネルギー物理学における量子データ学習アーキテクチャのさらなる探求の動機となる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-29T18:00:01Z)
• Towards interpretable quantum machine learning via single-photon quantum walks [2.4047296366832307]
  射影シミュレーション(PS)の定量化のための変分法を提案する。 PSは、人工知能の解釈を目的とした強化学習モデルである。 量子化PSモデルは、量子干渉を利用して古典的手法以上の能力を得ることができることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-31T14:38:33Z)
• Quantum Kernel Evaluation via Hong-Ou-Mandel Interference [11.270300525597227]
  本稿では,Hong-Ou-Mandel(HOM)干渉を用いた量子カーネル評価プロトコルの提案とシミュレーションを行う。 その結果、2つの光子を干渉し、検出された偶然数を用いて直接測定と二分分類を行うことができた。 この物理プラットフォームは、他の研究で理論的に記述された指数量子上の優位性を与える。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-22T23:55:23Z)
• Simulation of Entanglement Generation between Absorptive Quantum Memories [56.24769206561207]
  我々は、QUantum Network Communication (SeQUeNCe) のオープンソースシミュレータを用いて、2つの原子周波数コム(AFC)吸収量子メモリ間の絡み合いの発生をシミュレートする。 本研究は,SeQUeNCe における truncated Fock 空間内の光量子状態の表現を実現する。 本研究では,SPDC音源の平均光子数と,平均光子数とメモリモード数の両方で異なる絡み合い発生率を観測する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-17T05:51:17Z)
• Tunable photon-mediated interactions between spin-1 systems [68.8204255655161]
  我々は、光子を媒介とする効果的なスピン-1系間の相互作用に、光遷移を持つマルチレベルエミッタを利用する方法を示す。 本結果は,空洞QEDおよび量子ナノフォトニクス装置で利用可能な量子シミュレーションツールボックスを拡張した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-03T14:52:34Z)
• Quantum algorithms for quantum dynamics: A performance study on the spin-boson model [68.8204255655161]
  量子力学シミュレーションのための量子アルゴリズムは、伝統的に時間進化作用素のトロッター近似の実装に基づいている。 変分量子アルゴリズムは欠かせない代替手段となり、現在のハードウェア上での小規模なシミュレーションを可能にしている。 量子ゲートコストが明らかに削減されているにもかかわらず、現在の実装における変分法は量子的優位性をもたらすことはありそうにない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-09T18:00:05Z)
• Variational Quantum Anomaly Detection: Unsupervised mapping of phase diagrams on a physical quantum computer [0.0]
  量子シミュレーションから量子データを解析するための教師なし量子機械学習アルゴリズムである変分量子異常検出を提案する。 このアルゴリズムは、事前の物理的知識を持たないシステムの位相図を抽出するために用いられる。 現在ではアクセスしやすいデバイスで使用でき、実際の量子コンピュータ上でアルゴリズムを実行することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-15T06:54:47Z)
• Experimental Quantum Generative Adversarial Networks for Image Generation [93.06926114985761]
  超伝導量子プロセッサを用いた実世界の手書き桁画像の学習と生成を実験的に行う。 我々の研究は、短期量子デバイス上での高度な量子生成モデル開発のためのガイダンスを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-13T06:57:17Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。