論文の概要: Quantum machine learning with Adaptive Boson Sampling via post-selection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.20305v1
• Date: Thu, 27 Feb 2025 17:32:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-28 14:56:55.785783
• Title: Quantum machine learning with Adaptive Boson Sampling via post-selection
• Title（参考訳）: 適応ボソンサンプリングを用いたポストセレクションによる量子機械学習
• Authors: Francesco Hoch, Eugenio Caruccio, Giovanni Rodari, Tommaso Francalanci, Alessia Suprano, Taira Giordani, Gonzalo Carvacho, Nicolò Spagnolo, Seid Koudia, Massimiliano Proietti, Carlo Liorni, Filippo Cerocchi, Riccardo Albiero, Niki Di Giano, Marco Gardina, Francesco Ceccarelli, Giacomo Corrielli, Ulysse Chabaud, Roberto Osellame, Massimiliano Dispenza, Fabio Sciarrino,
• Abstract要約: 本稿では,Boson Smplingプラットフォームにポストセレクションによる適応性を加えることで,量子機械学習プロトコルの実験的実装について報告する。 実験結果から,適応ボソンサンプリングは次元強化量子機械学習への有効な経路であることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.42110855444787276
• License:
• Abstract: The implementation of large-scale universal quantum computation represents a challenging and ambitious task on the road to quantum processing of information. In recent years, an intermediate approach has been pursued to demonstrate quantum computational advantage via non-universal computational models. A relevant example for photonic platforms has been provided by the Boson Sampling paradigm and its variants, which are known to be computationally hard while requiring at the same time only the manipulation of the generated photonic resources via linear optics and detection. Beside quantum computational advantage demonstrations, a promising direction towards possibly useful applications can be found in the field of quantum machine learning, considering the currently almost unexplored intermediate scenario between non-adaptive linear optics and universal photonic quantum computation. Here, we report the experimental implementation of quantum machine learning protocols by adding adaptivity via post-selection to a Boson Sampling platform based on universal programmable photonic circuits fabricated via femtosecond laser writing. Our experimental results demonstrate that Adaptive Boson Sampling is a viable route towards dimension-enhanced quantum machine learning with linear optical devices.
• Abstract（参考訳）: 大規模普遍量子計算の実装は、情報の量子処理への道のりにおける挑戦的で野心的な課題である。 近年では、非ユニバーサル計算モデルによる量子計算の優位性を実証するための中間的手法が追求されている。 フォトニックプラットフォームに関する関連する例は、ボーソンサンプリングパラダイムとその変種によって提供され、線形光学と検出による生成したフォトニックリソースの操作のみを必要としながら計算的に困難であることが知られている。 量子コンピューティングの利点の実証の他に、量子機械学習の分野において、非適応線形光学と普遍フォトニック量子計算の中間的なシナリオを考えると、潜在的に有用な応用への有望な方向が期待できる。 本稿では,フェムト秒レーザーによる普遍的プログラマブルフォトニック回路をベースとしたボソンサンプリングプラットフォームに,ポストセレクションによる適応性を加えることで,量子機械学習プロトコルの実験的実装を報告する。 実験により,線形光学デバイスを用いた次元拡張量子機械学習への適応型ボソンサンプリングが実現可能であることが示された。

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