論文の概要: Quantum Machine Learning Using Quantum Illumination With Quantum Enhanced Interference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.17870v1
• Date: Sun, 25 Jan 2026 15:05:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-27 15:23:08.501939
• Title: Quantum Machine Learning Using Quantum Illumination With Quantum Enhanced Interference
• Title（参考訳）: 量子強調干渉を用いた量子照明を用いた量子機械学習
• Authors: Pallab Biswas, Tamal Maity,
• Abstract要約: 量子機械学習(QML)は、量子力学の原理と古典的な機械学習技術を組み合わせて開発された。 量子コンピューティングにおける情報量子処理には重畳制御と絡み合い制御が深く必要である。 本稿では、量子エンハンス技術を用いて、以前の量子ビット状態の重ね合わせを解析できることを動機づけた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum Machine Learning(QML) is developed by combining quantum mechanics principles with classical machine learning techniques in a hybrid framework that can give faster, exponential, more efficient power of quantum computing with the data driven intelligence. Quantum illumination(QI) is the quantum mechanical technique along with analysis of light matter interaction from source to detection end that connects quantum principle to hardware implementation. Superposition and entanglement control are deeply needed for the information-qubit processing in quantum computing. Improvement of measurement and performance are directly linked to detecting weak signal or intensity. This paper motivated that using quantum-enhanced technique how we can analysis previous superposition of qubit state which can clearly analyzed quantum interference diffraction patterns and its superposition using double slit experiment. Then constructed quantum neural network back propagation technique such that can give information of qubit position in any previous superposition state. Which is very import for any quantum optimization and search algorithm.
• Abstract（参考訳）: 量子機械学習(QML)は、量子コンピューティングのより高速で指数関数的で効率的なパワーとデータ駆動インテリジェンスを提供するハイブリッドフレームワークにおいて、量子力学の原理と古典的な機械学習技術を組み合わせることで開発されている。 量子照明(Quantum illumination、QI)は、量子原理とハードウェア実装を結びつける光源から検出端までの光物質相互作用の解析とともに、量子力学的手法である。 量子コンピューティングにおける情報量子処理には重畳制御と絡み合い制御が深く必要である。 測定と性能の向上は、弱い信号や強度の検出に直接関連している。 本稿では、量子干渉回折パターンとその重畳を二重スリット実験で明確に解析できる、従来の量子ビット状態の重ね合わせを量子エンハンス技術を用いて解析する動機付けを行った。 その後、量子ニューラルネットワークのバック伝搬技術を構築し、任意の前の重ね合わせ状態における量子ビット位置の情報を与える。 これはあらゆる量子最適化と探索アルゴリズムにとって非常に便利である。

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