Fugu-MT 論文翻訳(概要): An error-mitigated photonic quantum circuit Born machine

論文の概要: An error-mitigated photonic quantum circuit Born machine

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.02277v2
Date: Tue, 08 Oct 2024 16:05:46 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-10-10 16:16:24.166344
Title: An error-mitigated photonic quantum circuit Born machine
Title（参考訳）: 誤差緩和型フォトニック量子回路Bornマシン
Authors: Alexia Salavrakos, Tigran Sedrakyan, James Mills, Shane Mansfield, Rawad Mezher,
Abstract要約: 生成機械学習モデルは、新しいサンプルを生成するために、データの基盤となる分布を学習することを目的としている。量子回路ボーンマシン(QCBM)は、浅い回路上で実装可能な量子生成モデルの一般的な選択である。本稿では,光子損失を伴う現実的なシナリオにおけるQCBMのトレーニングを大幅に改善する,リサイクル緩和と呼ばれる新しいエラー軽減手法について述べる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License:
Abstract: Generative machine learning models aim to learn the underlying distribution of the data in order to generate new samples. Quantum circuit Born machines (QCBMs) are a popular choice of quantum generative models which can be implemented on shallow circuits. Within the framework of photonic quantum computing, we present a QCBM designed for linear optics. We show that a new error mitigation technique, called recycling mitigation, greatly improves the training of QCBMs in realistic scenarios with photon loss, both through simulations and an experiment on a quantum photonic integrated processor.
Abstract（参考訳）: 生成機械学習モデルは、新しいサンプルを生成するために、データの基盤となる分布を学習することを目的としている。量子回路ボーンマシン(QCBM)は、浅い回路上で実装可能な量子生成モデルの一般的な選択である。フォトニック量子コンピューティングの枠組みの中で,線形光学用に設計されたQCBMを提案する。本研究では, シミュレーションおよび量子フォトニック集積プロセッサの実験により, 光子損失を伴う現実的なシナリオにおけるQCBMのトレーニングを大幅に改善する, リサイクル緩和と呼ばれる新しい誤差軽減手法について述べる。

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