論文の概要: Quantum cryptography visualized: assessing visual attention on multiple representations with eye tracking in an AR-enhanced quantum cryptography student experiment
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.21975v2
- Date: Wed, 30 Oct 2024 11:26:12 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-31 14:26:40.774553
- Title: Quantum cryptography visualized: assessing visual attention on multiple representations with eye tracking in an AR-enhanced quantum cryptography student experiment
- Title(参考訳): 量子暗号の可視化:ARによる量子暗号学生実験における視線追跡による複数の表現に対する視覚的注意の評価
- Authors: David Dzsotjan, Atakan Coban, Christoph Hoyer, Stefan Küchemann, Jürgen Durst, Anna Donhauser, Jochen Kuhn,
- Abstract要約: 本稿では,ARを用いた量子暗号学生実験における表現の分析を行う。
また、得られた視線データに基づいて、提供された複数の表現に関する学習者の視覚的注意についても論じる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.4004884551042419
- License:
- Abstract: With the advent and development of real-world quantum technology applications, a practically-focused quantum education including student quantum experiments are gaining increasing importance in physics curricula. In this paper, using the DeFT framework, we present an analysis of the representations in our AR-enhanced quantum cryptography student experiment, in order to assess their potential for promoting conceptual learning. We also discuss learner visual attention with respect to the provided multiple representations based on the eye gaze data we have obtained from a pilot study where N=38 students carried out the tasks in our AR-enhanced quantum cryptography student experiment.
- Abstract(参考訳): 現実世界の量子技術応用の出現と発展に伴い、学生量子実験を含む実際に焦点を絞った量子教育は、物理学のカリキュラムにおいてますます重要になっている。
本稿では、DeFTフレームワークを用いて、概念学習を促進する可能性を評価するために、我々のAR強化量子暗号学生実験における表現の分析を行う。
また、N=38人の学生がARを駆使した量子暗号学生実験で課題を遂行したパイロットスタディから得られた視線データに基づいて、提供された複数の表現に関する学習者の視覚的注意についても論じる。
関連論文リスト
- Quantum Multimodal Contrastive Learning Framework [0.0]
本稿では,脳波と画像データを統合するために量子エンコーダを用いたマルチモーダルコントラスト学習フレームワークを提案する。
量子エンコーダは脳波信号と画像特徴の複雑なパターンを効果的にキャプチャし、モダリティ間のコントラスト学習を改善することを実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-25T19:08:43Z) - Quantum Visual Feature Encoding Revisited [8.839645003062456]
本稿では,量子機械学習の初期段階である量子視覚符号化戦略を再考する。
根本原因を調べた結果,既存の量子符号化設計では符号化処理後の視覚的特徴の情報保存が不十分であることが判明した。
我々は、このギャップを最小限に抑えるために、量子情報保存と呼ばれる新しい損失関数を導入し、量子機械学習アルゴリズムの性能を向上した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-30T06:15:08Z) - Neural auto-designer for enhanced quantum kernels [59.616404192966016]
本稿では,問題固有の量子特徴写像の設計を自動化するデータ駆動型手法を提案する。
私たちの研究は、量子機械学習の進歩におけるディープラーニングの実質的な役割を強調します。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-20T03:11:59Z) - Quantum data learning for quantum simulations in high-energy physics [55.41644538483948]
本研究では,高エネルギー物理における量子データ学習の実践的問題への適用性について検討する。
我々は、量子畳み込みニューラルネットワークに基づくアンサッツを用いて、基底状態の量子位相を認識できることを数値的に示す。
これらのベンチマークで示された非自明な学習特性の観察は、高エネルギー物理学における量子データ学習アーキテクチャのさらなる探求の動機となる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-29T18:00:01Z) - From Quantum Graph Computing to Quantum Graph Learning: A Survey [86.8206129053725]
まず、量子力学とグラフ理論の相関関係について、量子コンピュータが有用な解を生成できることを示す。
本稿では,その実践性と適用性について,一般的なグラフ学習手法について概説する。
今後の研究の触媒として期待される量子グラフ学習のスナップショットを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-19T02:56:47Z) - On exploring the potential of quantum auto-encoder for learning quantum systems [60.909817434753315]
そこで我々は,古典的な3つのハードラーニング問題に対処するために,QAEに基づく効果的な3つの学習プロトコルを考案した。
私たちの研究は、ハード量子物理学と量子情報処理タスクを達成するための高度な量子学習アルゴリズムの開発に新たな光を当てています。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-29T14:01:40Z) - Experimental Quantum Generative Adversarial Networks for Image
Generation [93.06926114985761]
超伝導量子プロセッサを用いた実世界の手書き桁画像の学習と生成を実験的に行う。
我々の研究は、短期量子デバイス上での高度な量子生成モデル開発のためのガイダンスを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-13T06:57:17Z) - Exploring complex graphs using three-dimensional quantum walks of
correlated photons [52.77024349608834]
本稿では,3次元ネットワークに付随する励起力学の直接的実験的実現のための新しいパラダイムを提案する。
複雑で高連結なグラフ上の多粒子量子ウォークを実験的に探索するためのこの実験ベッドは、統合量子フォトニクスにおけるフェルミオン力学の適用可能性を活用するための道を開く。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-10T09:15:44Z) - A Critical and Moving-Forward View on Quantum Image Processing [4.857479640387091]
量子画像処理(QIMP)は、画像やビデオから視覚情報を保存、処理、検索する能力を強化することを目的としている。
期待されているのは、量子力学系の性質をQIMPで活用することで、先進的な技術の実現がもたらされるということである。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-15T20:38:25Z) - Quantum Composer: A programmable quantum visualization and simulation
tool for education and research [0.0]
Quantum Composerは、グラフィカルに接続可能なノードと対話することで、量子力学シミュレーションの構築、拡張、探索を可能にする。
本稿では,量子力学の入門講座と先進講座,学生プロジェクト,および研究環境における視覚的探索におけるオープンエンドの適用性について説明する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-12T15:19:02Z) - Machine Learning for Quantum Matter [0.0]
本稿では,量子物質研究の進展をめざして,機械学習のアイデアの最近の発展と適応を概観する。
機械学習と量子多体物理学の交わる領域における今後の発展の展望について論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-24T18:00:30Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。