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Enregistrement W4220844009 · doi:10.1117/1.ap.4.2.026004

Optical neural network quantum state tomography

2022· article· en· W4220844009 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueAdvanced Photonics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueNeural Networks and Reservoir Computing
Établissements canadiensUniversity of GuelphUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQubitQuantum tomographyQuantum stateArtificial neural networkQuantumPhotonicsQuantum opticsQuantum informationComputer scienceQuantum technologyRealization (probability)Quantum computerQuantum networkQuantum imagingPhysicsArtificial intelligenceQuantum mechanicsOpen quantum systemMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Quantum state tomography (QST) is a crucial ingredient for almost all aspects of experimental quantum information processing. As an analog of the “imaging” technique in quantum settings, QST is born to be a data science problem, where machine learning techniques, noticeably neural networks, have been applied extensively. We build and demonstrate an optical neural network (ONN) for photonic polarization qubit QST. The ONN is equipped with built-in optical nonlinear activation functions based on electromagnetically induced transparency. The experimental results show that our ONN can determine the phase parameter of the qubit state accurately. As optics are highly desired for quantum interconnections, our ONN-QST may contribute to the realization of optical quantum networks and inspire the ideas combining artificial optical intelligence with quantum information studies.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,179
Score d'incertitude au seuil0,761

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,218 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle