論文の概要: Quantum optical neural networks with programmable nonlinearities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.07868v1
• Date: Thu, 10 Oct 2024 12:37:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-10-31 14:16:02.047981
• Title: Quantum optical neural networks with programmable nonlinearities
• Title（参考訳）: プログラム可能な非線形性を持つ量子光学ニューラルネットワーク
• Authors: E. A. Chernykh, M. Yu. Saygin, G. I. Struchalin, S. P. Kulik, S. S. Straupe,
• Abstract要約: 線形光学よりもプログラム可能な非線形性を用いることで、量子光学回路を構築するのがより効率的な方法であることが示される。 このアプローチは、高忠実度演算を実現するのに必要な調整可能なパラメータの数を大幅に削減する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Parametrized quantum circuits are essential components of variational quantum algorithms. Until now, optical implementations of these circuits have relied solely on adjustable linear optical units. In this study, we demonstrate that using programmable nonlinearities, rather than linear optics, offers a more efficient method for constructing quantum optical circuits -- especially quantum neural networks. This approach significantly reduces the number of adjustable parameters needed to achieve high-fidelity operation. Specifically, we explored a quantum optical neural network (QONN) architecture composed of meshes of two-mode interferometers programmable by adjustable Kerr-like nonlinearities. We assessed the capabilities of our quantum optical neural network architecture and compared its performance to previously studied architectures that use multimode linear optics units. Additionally, we suggest future research directions for improving programmable quantum optical circuits.
• Abstract（参考訳）: パラメタライズド量子回路は変分量子アルゴリズムの必須成分である。 これまで、これらの回路の光学的実装は、調整可能な線形光学ユニットのみに依存してきた。 本研究では、線形光学よりもプログラム可能な非線形性を用いることで、量子光学回路(特に量子ニューラルネットワーク)を構築するためのより効率的な方法が提供されることを示した。 このアプローチは、高忠実度演算を実現するのに必要な調整可能なパラメータの数を大幅に削減する。 具体的には、調整可能なカーライクな非線形性によってプログラム可能な2モード干渉計のメッシュからなる量子光学ニューラルネットワーク(QONN)アーキテクチャを探索した。 我々は、量子光学ニューラルネットワークアーキテクチャの性能を評価し、その性能を、マルチモード線形光学ユニットを用いた以前に研究されたアーキテクチャと比較した。 さらに,プログラム可能な量子光学回路の改良に向けた今後の研究の方向性を提案する。

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