論文の概要: Experimental investigation of single qubit quantum classifier with small number of samples

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.04764v1
• Date: Mon, 07 Jul 2025 08:42:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-08 15:46:35.334275
• Title: Experimental investigation of single qubit quantum classifier with small number of samples
• Title（参考訳）: サンプル数が少ない単一量子量子分類器の実験的検討
• Authors: Shunsuke Abe, Shota Tateishi, Roga Wojciech, Masahiro Takeoka, Takafumi Ono,
• Abstract要約: シリコンフォトニック集積回路上に実装された単一量子量子分類器を実験的に検討した。 入力あたりの平均光子サンプル数が約2つに減らされたとしても、分類器の精度は90%近く向上した。 これらの知見は、統合フォトニックプラットフォーム上での資源効率の高い量子機械学習の実現可能性を支持する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We experimentally investigated a single-qubit quantum classifier implemented on a silicon photonic integrated circuit, focusing on its performance under photon-limited conditions. Using the Data Reuploading method with layer-wise optimization via Sequential Minimal Optimization (SMO), input data were encoded into the photonic circuit, and classification was performed based on output detection probabilities. Heralded single photons, generated via spontaneous four-wave mixing in a silicon waveguide, served as the input states. Even when the average number of photon samples per input was reduced to approximately two, the classifier achieved nearly 90\% accuracy, provided that the training dataset was sufficiently large. The experimental results were consistent with numerical simulations, which also indicated that performance at low sample sizes can be improved by increasing the size of the training dataset. These findings demonstrate that photonic quantum classifiers can operate effectively with very few photons, supporting their practical feasibility for resource-efficient quantum machine learning on integrated photonic platforms.
• Abstract（参考訳）: シリコンフォトニック集積回路上に実装された単一量子量子分類器を実験的に検討し,光子制限条件下での性能に着目した。 逐次最小最適化(SMO)による階層最適化によるデータ再ロード手法を用いて、入力データをフォトニック回路に符号化し、出力検出確率に基づいて分類を行った。 ケイ素導波路で自発的に4波長の混合によって生成され、入力状態として機能する。 1入力あたりの平均光子サンプル数が約2に減ったとしても、トレーニングデータセットが十分に大きい場合、分類器の精度は90%近く向上した。 実験結果は数値シミュレーションと一致し, トレーニングデータセットのサイズを増大させることで, サンプルサイズが小さい場合の性能を向上できることが示唆された。 これらの結果は、フォトニック量子分類器が非常に少ない光子で効果的に動作できることを示し、統合フォトニックプラットフォーム上での資源効率の高い量子機械学習の実現可能性を支持した。

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