論文の概要: Continuous-variable quantum kernel method on a programmable photonic quantum processor

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.01086v1
• Date: Thu, 2 May 2024 08:33:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-03 17:23:40.697962
• Title: Continuous-variable quantum kernel method on a programmable photonic quantum processor
• Title（参考訳）: プログラマブルフォトニック量子プロセッサにおける連続可変量子カーネル法
• Authors: Keitaro Anai, Shion Ikehara, Yoshichika Yano, Daichi Okuno, Shuntaro Takeda,
• Abstract要約: CV量子カーネル法は,実験上の不完全条件下であっても,複数のデータセットを頑健に分類できることを実験的に証明した。 このデモンストレーションは、QMLのためのCV量子システムの実用性に光を当て、他のCVQMLアルゴリズムにおけるさらなる研究を刺激する。
• 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 various quantum machine learning (QML) algorithms, the quantum kernel method has especially attracted attention due to its compatibility with noisy intermediate-scale quantum devices and its potential to achieve quantum advantage. This method performs classification and regression by nonlinearly mapping data into quantum states in a higher dimensional Hilbert space. Thus far, the quantum kernel method has been implemented only on qubit-based systems, but continuous-variable (CV) systems can potentially offer superior computational power by utilizing its infinite-dimensional Hilbert space. Here, we demonstrate the implementation of the classification task with the CV quantum kernel method on a programmable photonic quantum processor. We experimentally prove that the CV quantum kernel method successfully classifies several datasets robustly even under the experimental imperfections, with high accuracies comparable to the classical kernel. This demonstration sheds light on the utility of CV quantum systems for QML and should stimulate further study in other CV QML algorithms.
• Abstract（参考訳）: 様々な量子機械学習(QML)アルゴリズムの中で、量子カーネル法が特に注目されているのは、ノイズの多い中間スケールの量子デバイスとの互換性と、量子優位性を達成する可能性である。 この方法は、高次元ヒルベルト空間において、データを非線形に量子状態にマッピングすることで分類と回帰を行う。 これまでのところ、量子カーネル法は量子ビットベースのシステムでしか実装されていないが、連続可変(CV)システムは無限次元ヒルベルト空間を利用することで優れた計算能力を提供できる可能性がある。 本稿では,プログラマブルフォトニック量子プロセッサ上でのCV量子カーネル法による分類タスクの実装について述べる。 CV量子カーネル法は,実験的不完全条件下であっても,古典的カーネルに匹敵する高い精度で,複数のデータセットを頑健に分類できることを実験的に証明した。 このデモンストレーションは、QMLのためのCV量子システムの実用性に光を当て、他のCVQMLアルゴリズムにおけるさらなる研究を刺激する。

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