論文の概要: General Machine Learning Algorithm for Quantum Teleportation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.18318v1
• Date: Sun, 23 Nov 2025 07:11:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-25 18:34:24.770158
• Title: General Machine Learning Algorithm for Quantum Teleportation
• Title（参考訳）: 量子テレポーテーションのための汎用機械学習アルゴリズム
• Authors: Allison Brattley, Tomas Opatrny, Kunal K. Das,
• Abstract要約: 本稿では,任意のシステムに量子テレポーテーションを実装するために最適なユニタリ演算子を作成できる汎用アルゴリズムを提案する。 単一および複数キュービット状態,コヒーレント状態,ディック状態,および先行分布と不等次元を持つ系に対して,これらを集合スピンモデルで説明し,その汎用性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a general algorithm, based on machine learning, which can create optimal unitary operators to implement quantum teleportation in any system with well-defined set of measurements in a relevant entangled basis. We illustrate it with a collective spin model and demonstrate its versatility by applying it to teloportation of single and multiple qubit states, coherent and Dicke states, and for systems with prior distributions and unequal dimensions. All cases display significant regimes of quantum advantage over corresponding classical schemes with no entanglement. The algorithm offers the flexibility to choose a balance between target fidelity and computational cost.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,機械学習に基づく汎用アルゴリズムを提案する。このアルゴリズムは,任意のシステムに量子テレポーテーションを実装するための最適なユニタリ演算子を作成することができる。 単一および複数キュービット状態,コヒーレント状態,ディック状態,および先行分布と不等次元を持つ系に対して,これらを集合スピンモデルで説明し,その汎用性を実証する。 すべてのケースは、絡み合いのない対応する古典的スキームよりも大きな量子上の優位性を示す。 このアルゴリズムは、目標忠実度と計算コストのバランスを選択する柔軟性を提供する。

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