論文の概要: Noise classification in small quantum networks by Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.01987v1
• Date: Fri, 3 May 2024 10:40:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-06 13:15:51.321309
• Title: Noise classification in small quantum networks by Machine Learning
• Title（参考訳）: 機械学習による小型量子ネットワークの雑音分類
• Authors: Shreyasi Mukherjee, Dario Penna, Fabio Cirinnà, Mauro Paternostro, Elisabetta Paladino, Giuseppe Falci, Luigi Giannelli,
• Abstract要約: 力学のマルコフ的特徴の認識を目的とした機械学習に基づく雑音分類について検討する。 Adiabatic Passage (TAPC) またはStimulated Raman Adiabatic Passage (STIRAP) によるコヒーレントトンネル制御を3レベルシステムで行う。 3つの非マルコフノイズ(準静的相関、反相関、非相関)とマルコフノイズ機構は99%の精度で分類される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We investigate machine learning-based noise classification aimed at the recognition of the Markovian character of a dynamics and the identification of correlations of classical noise, as well as their interplay in small quantum networks. We operate control based on Coherent Tunneling by Adiabatic Passage (CTAP) or Stimulated Raman Adiabatic Passage (STIRAP) in a three-level system using different pulse configurations as inputs to train a feedforward neural network. Our results show that supervised learning can classify distinct types of classical diagonal noise affecting the system. Three non-Markovian (quasistatic correlated, anti-correlated, and uncorrelated) and Markovian noise mechanisms are classified with $99\%$ accuracy. Instead, correlations of Markovian noises cannot be classified with our method. The approach is robust against statistical measurement errors keeping its effectiveness even for physical measurements where a limited number of samples is available.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,力学のマルコフ的特徴の認識と古典的雑音の相関関係の同定を目的とした機械学習に基づくノイズ分類と,量子ネットワークにおけるそれらの相互作用について検討する。 我々は、異なるパルス構成を入力とし、フィードフォワードニューラルネットワークをトレーニングする3レベルシステムにおいて、CTAP(Stimulated Raman Adiabatic Passage)またはSTIRAP(Stimulated Raman Adiabatic Passage)によるコヒーレントトンネルに基づく制御を運用する。 その結果,教師あり学習は,システムに影響を及ぼす古典的対角騒音の異なるタイプを分類できることがわかった。 3つの非マルコフ的(準静的相関、反相関、非相関)とマルコフ的ノイズ機構は99\%の精度で分類される。 代わりに、マルコフ雑音の相関は、我々の方法では分類できない。 このアプローチは、限られた数のサンプルが利用可能な物理的測定においても、その有効性を維持する統計的測定誤差に対して堅牢である。

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