Počet záznamů: 1
Experimental hybrid quantum-classical reinforcement learning by boson sampling: how to train a quantum cloner
- 1.
SYSNO ASEP 0512077 Druh ASEP J - Článek v odborném periodiku Zařazení RIV J - Článek v odborném periodiku Poddruh J Článek ve WOS Název Experimental hybrid quantum-classical reinforcement learning by boson sampling: how to train a quantum cloner Tvůrce(i) Jašek, J. (CZ)
Jiráková, K. (CZ)
Bartkiewicz, K. (CZ)
Černoch, Antonín (FZU-D) RID, ORCID
Fürst, T. (CZ)
Lemr, K. (CZ)Celkový počet autorů 6 Zdroj.dok. Optics Express. - : Optical Society of America - ISSN 1094-4087
Roč. 27, č. 22 (2019), s. 32454-32464Poč.str. 11 s. Jazyk dok. eng - angličtina Země vyd. US - Spojené státy americké Klíč. slova hybrid quantum-classical reinforcement ; boson sampling ; quantum cloner Vědní obor RIV BH - Optika, masery a lasery Obor OECD Optics (including laser optics and quantum optics) Způsob publikování Open access Institucionální podpora FZU-D - RVO:68378271 UT WOS 000492996000109 EID SCOPUS 85074357139 DOI 10.1364/OE.27.032454 Anotace We report on experimental implementation of a machine-learned quantum gate driven by a classical control. The gate learns optimal phase-covariant cloning in a reinforcement learning scenario having fidelity of the clones as reward. In our experiment, the gate learns to achieve nearly optimal cloning fidelity allowed for this particular class of states. This makes it a proof of present-day feasibility and practical applicability of the hybrid machine learning approach combining quantum information processing with classical control. The quantum information processing performed by the setup is equivalent to boson sampling, which, in complex systems, is predicted to manifest quantum supremacy over classical simulation of linear-optical setups.
Pracoviště Fyzikální ústav Kontakt Kristina Potocká, potocka@fzu.cz, Tel.: 220 318 579 Rok sběru 2020 Elektronická adresa http://hdl.handle.net/11104/0302290
Počet záznamů: 1