論文の概要: Evolution of Photonic Quantum Machine Learning under Noise
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.09645v1
- Date: Tue, 10 Mar 2026 13:21:23 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-11 15:25:24.332333
- Title: Evolution of Photonic Quantum Machine Learning under Noise
- Title（参考訳）: 雑音下におけるフォトニック量子機械学習の進化
- Authors: A. M. A. S. D. Alagiyawanna, Asoka Karunananda,
- Abstract要約: フォトニック量子機械学習(PQML)は、フォトニック量子コンピューティング技術と機械学習技術を統合する新しいアプローチである。
ノイズはPQMLの実装の性能、信頼性、スケーラビリティに影響を与える大きな課題である。
本稿では,フォトニック量子機械学習システムにおけるノイズ源の系統的解析を行う。
- 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: Photonic Quantum Machine Learning (PQML) is an emerging approach that integrates photonic quantum computing technologies with machine learning techniques to enable scalable and energy-efficient quantum information processing. Photonic systems offer advantages such as room-temperature operation, high-speed signal processing, and the ability to represent information in high-dimensional Hilbert spaces. However, noise remains a major challenge affecting the performance, reliability, and scalability of PQML implementations. This review provides a systematic analysis of noise sources in photonic quantum machine learning systems. We discuss photonic quantum computing architectures and examine key quantum machine learning algorithms implemented on photonic platforms, including Variational Quantum Circuits, Quantum Neural Networks, and Quantum Support Vector Machines. The paper categorizes major noise mechanisms and analyzes their impact on learning performance, training stability, and convergence behavior. Furthermore, we review both traditional and advanced noise characterization techniques and survey recent strategies for noise mitigation in photonic quantum systems. Finally, we highlight recent experimental advances and discuss future research directions for developing robust and scalable PQML systems under realistic noise conditions.
- Abstract（参考訳）: フォトニック量子機械学習(PQML)は、フォトニック量子コンピューティング技術を機械学習技術に統合し、スケーラブルでエネルギー効率のよい量子情報処理を可能にする新しいアプローチである。
フォトニックシステムは、室温操作、高速信号処理、高次元ヒルベルト空間における情報表現などの利点を提供する。
しかしながら、ノイズはPQMLの実装の性能、信頼性、拡張性に影響を与える大きな課題である。
本稿では,フォトニック量子機械学習システムにおけるノイズ源の系統的解析を行う。
我々は、フォトニック量子コンピューティングアーキテクチャについて議論し、変分量子回路、量子ニューラルネットワーク、量子支援ベクトルマシンなど、フォトニックプラットフォーム上に実装されたキー量子機械学習アルゴリズムを検討する。
本論文は,主要なノイズメカニズムを分類し,学習性能,訓練安定性,収束挙動に与える影響を解析する。
さらに、従来のノイズ特性評価手法と高度なノイズ特性評価手法を概説し、フォトニック量子システムにおけるノイズ低減に関する最近の戦略について検討する。
最後に, 現実的な騒音条件下でのロバストでスケーラブルなPQMLシステムの開発に向けた今後の研究の方向性について述べる。
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