論文の概要: Recovery of Quantum Correlations using Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.02818v2
• Date: Thu, 23 Jan 2025 15:19:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-24 15:56:18.551443
• Title: Recovery of Quantum Correlations using Machine Learning
• Title（参考訳）: 機械学習による量子相関の回復
• Authors: Edward W. Steele, Donald R. Reising, Tian Li,
• Abstract要約: 我々はLong Short-Term Memory (LSTM) を用いて量子系の散乱による有害な影響を軽減する。 我々の装置では、高温のルビジウム蒸気の4波混合により2モードの励起光を生成し、1つのモードが散乱器によって量子相関を乱す。 我々は,光子損失が大きいにもかかわらず,74.7%の相互情報の回復と87.7%の2モードのスクイージングの回復を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.641154478570334
• License:
• Abstract: Quantum sources with strong correlations are essential but delicate resources in quantum information science and engineering. Decoherence and loss are the primary factors that degrade nonclassical quantum correlations, with scattering playing a role in both processes. In this work, we present a method that leverages Long Short-Term Memory (LSTM), a machine learning technique known for its effectiveness in time-series prediction, to mitigate the detrimental impact of scattering in quantum systems. Our setup involves generating two-mode squeezed light via four-wave mixing in warm rubidium vapor, with one mode subjected to a scatterer to disrupt quantum correlations. Mutual information and intensity-difference squeezing between the two modes are used as metrics for quantum correlations. We demonstrate a 74.7~\% recovery of mutual information and 87.7~\% recovery of two-mode squeezing, despite significant photon loss that would otherwise eliminate quantum correlations. This approach marks a significant step toward recovering quantum correlations from random disruptions without the need for hardware modifications, paving the way for practical applications of quantum protocols.
• Abstract（参考訳）: 強い相関関係を持つ量子源は、量子情報科学と工学において不可欠だが繊細な資源である。 デコヒーレンスと損失は、非古典的な量子相関を分解する主要な要因であり、散乱は両方のプロセスで重要な役割を果たしている。 本研究では,Long Short-Term Memory(LSTM)という,時系列予測の有効性で知られている機械学習技術を利用して,量子システムにおける散乱の有害な影響を軽減する手法を提案する。 我々の装置では、高温のルビジウム蒸気の4波混合により2モードの励起光を生成し、1つのモードが散乱器によって量子相関を乱す。 2つのモード間の相互情報と強度差が量子相関の指標として用いられる。 74.7~\%の相互情報の回復と87.7〜\%の2モードのスクイージングの回復を実証する。 このアプローチは、ハードウェア修正を必要とせず、ランダムな乱れから量子相関を回復するための重要なステップであり、量子プロトコルの実用化への道を開いた。

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