Eliminate entanglement in quantum information processing utilizing hybrid quantum-classical neural networks

Kuantum dolaşıklığı, kuantum mekaniğini temel bir özellik olarak ayıran, kuantum fiziği ile klasik fizik arasındaki karşıtlığın merkezinde yer alan fiziksel bir olgudur. Bir parçacık topluluğu birbiriyle etkileşime girdiğinde, bu koleksiyondaki bir parçacığın kuantum durumunun, diğer parçacıkların kuantum durumlarından bağımsız olarak karakterize edilemediği bağımlı bir şekilde, birbirine yakın uzamsal yakınlıkta bir parçacık topluluğu oluşturduğunda veya buna katıldığında olur. . Kuantum mekaniğinin durumları, maddenin simetriye ve sıfır sıcaklıkta sonlu bir enerji boşluğuna sahip olduğu Simetri Korumalı Topoloji (SPT) dahil olmak üzere çeşitli düzen türlerine sahiptir. Geri bildirim seti yöntemleri, sonuçları (belirli kuantum veri kaynağı özniteliklerinin nasıl belirleneceği) daha tutarlı bir şekilde elde etmek için kullanılır. Kuantum dolaşıklık kavramı, SPT durumlarının simetrik kısa menzilli dolanık durumlar olduğunu ifade eder, çünkü sadece "önemsiz" topolojik düzen kısa menzilli dolanık durumları karakterize eder. Araştırmacı şunları sunar ve analiz eder: Gerçekçi kuantum cihazlarında verimli bir şekilde eğitilmelerini ve yürütülmelerini sağlayan hibrit bir sinir ağı ortamında uygulandığında oldukça etkili olan kuantum devre tabanlı bir teknikten ilham alan evrişimsel sinir ağları, bu araştırma bir kuantumu basitleştirir ve uygular. Geleneksel bir evrişimsel sinir ağına önerilen bir kuantum eşdeğeri olarak işlev gördüğü TensorFlow platformundaki hibrit bir sinir ağı ortamında evrişimsel sinir ağı (QCNN). Bu tez, bir cihazın karmaşık simülasyonu veya bir kuantum sensörü gibi bir kuantum veri kaynağının belirli özelliklerinin nasıl tespit edileceğini gösterir. Bir uyarı olsun ya da olmasın, bir küme durumu, QCNN'nin tanımlamayı öğreneceği kuantum veri kaynağı olarak çalışacaktır. Bu çalışmada araştırmacı, SPT aşamasını bir veri seti olarak sınıflandırmıştır. QCNN sistemi %100'lük bir doğrulama doğruluğu elde etti Tamamen nicel analogunda %89,58 yerine, 10 dönem içinde heyecan verici bir küme durumunu tanımlamak için üç katman kuantum evrişim ve ardından klasik bir yoğun bağlı sinir ağı kullanıyoruz. Bu mimari, dolaşıklığı azaltmada oldukça başarılı olmalıdır.