論文の概要: Machine Learning assisted noise classification with Quantum Key Distribution protocols

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.00718v1
• Date: Tue, 01 Apr 2025 12:30:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-03 13:20:59.614920
• Title: Machine Learning assisted noise classification with Quantum Key Distribution protocols
• Title（参考訳）: 量子鍵分布プロトコルを用いた機械学習支援雑音分類
• Authors: Shreya Banerjee, Ashmi A., Prasanta K. Panigrahi,
• Abstract要約: 異なる雑音を考慮した量子鍵分布方式で生成された量子ビット誤り率(QBER)を考察する。 本プロトコルは、2つの異なるシナリオを仮定して高精度に量子ノイズを分類する。 提案手法は,非常に単純化された量子プロトコルから生成されたデータの古典的なポスト処理に基づいている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7373617024876725
• License:
• Abstract: We propose a hybrid protocol to classify quantum noises using supervised classical machine learning models and simple quantum key distribution protocols. We consider the quantum bit error rates (QBERs) generated in QKD schemes under consideration of different noises, and identify the noise channels with high accuracy for both training and test data. Our protocol classifies quantum noises with high accuracy under the assumption of two different scenarios; in one case we assume two remotely located parties share keys through noisy quantum channels, whereas, in the second case, we simulate the QKD protocols on a gate-based quantum computer, where the gates are afflicted with noise. Alongside efficient classification, our work also throws light on the difference in distribution characteristics of QBERs generated in these two scenarios. Finally, our method is based on classical post processing of data generated from very simplistic quantum protocols, making it readily implementable in the current era of noisy quantum computing with low number of qubits.
• Abstract（参考訳）: 教師付き古典的機械学習モデルと単純な量子鍵分布プロトコルを用いて量子ノイズを分類するハイブリッドプロトコルを提案する。 異なる雑音を考慮したQKD方式で生成された量子ビット誤り率(QBERs)を考察し、トレーニングデータとテストデータの両方において高い精度でノイズチャネルを同定する。 提案プロトコルは、2つの異なるシナリオを仮定して高い精度で量子ノイズを分類する。一方は、2つの遠隔位置のパーティがノイズの多い量子チャネルを介して鍵を共有すると仮定するが、第2のケースでは、ゲートがノイズに悩まされているゲートベースの量子コンピュータ上でQKDプロトコルをシミュレートする。 効率的な分類の他に、これらの2つのシナリオで生成されたQBERの分布特性の違いにも光を当てる。 最後に、本手法は、非常に単純な量子プロトコルから生成されたデータの古典的なポスト処理に基づいており、量子ビットの少ない雑音量子コンピューティングの時代に容易に実装できる。

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