論文の概要: End-to-End Neural and Quantum Transcoding for Compressed Latent Representation under Channel Noise
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.10963v1
- Date: Thu, 07 May 2026 14:14:23 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-13 21:48:56.261812
- Title: End-to-End Neural and Quantum Transcoding for Compressed Latent Representation under Channel Noise
- Title（参考訳）: チャネル雑音下での圧縮潜時表現のための終端ニューラルネットワークと量子変換
- Abstract要約: 伝統的な符号化方式は量子状態の知識に関する非現実的な要求を課している。
提案手法は,ニューラルネットワークに基づくデータ圧縮とColesky分解に基づく量子符号化を統合し,全密度行列再構成をバイパスする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.1064573704995055
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Recent advancements in quantum computing highlight the need for efficient encoding of classical data into quantum states to ensure robust quantum information processing. Traditional encoding schemes often impose impractical requirements about the knowledge of quantum states and lack adaptability to noisy quantum channels and broader tasks. To address these limitations, we propose a novel end-to-end learnable quantum transcoding scheme explicitly optimized for compactness and robustness in noisy quantum communication scenarios. Our approach integrates neural network-based data compression with Cholesky decomposition-based quantum encoding and bypasses full density matrix reconstruction. Through normalized quantum observables, our method enables efficient tomography and achieves high reconstruction and classification performance even under extreme noise conditions.
- Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングの最近の進歩は、堅牢な量子情報処理を保証するために古典的データの量子状態への効率的な符号化の必要性を強調している。
伝統的な符号化方式は、しばしば量子状態の知識に関する非現実的な要求を課し、ノイズの多い量子チャネルやより広範なタスクへの適応性に欠ける。
これらの制約に対処するため、ノイズの多い量子通信シナリオにおいて、コンパクト性とロバスト性に明示的に最適化された、エンドツーエンドで学習可能な新しい量子トランスコーディング方式を提案する。
提案手法は,ニューラルネットワークに基づくデータ圧縮とColesky分解に基づく量子符号化を統合し,全密度行列再構成をバイパスする。
量子オブザーバブルを正規化することにより,効率的なトモグラフィが可能となり,極端雑音条件下においても高い再構成と分類性能を実現する。
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