通过机器学习与TensorFlow在无序计算库中编程多级量子门
量子物理
2020-05-20 v3 机器学习
光学
摘要
新颖的机器学习计算工具为量子信息系统开辟了新前景。此处我们采用开源编程库TensorFlow来设计多级量子门，包括由随机酉矩阵表示的計算库。在光学中，该计算库是无序介质或多模光纤。我们展示了输入和读出端的可训练算子使人能够实现多级门。我们研究了各种qudit门，包括算法随计算库尺寸变化的标度性质。尽管存在初始低斜率学习阶段，TensorFlow被证明是用复杂介质设计门的极其通用的资源，包括使用具有量化调制等级的空间光调制器的不同模型。
引用
@article{arxiv.1905.05264,
title = {Programming multi-level quantum gates in disordered computing reservoirs via machine learning and TensorFlow},
author = {Giulia Marcucci and Davide Pierangeli and Pepijn Pinkse and Mehul Malik and Claudio Conti},
journal= {arXiv preprint arXiv:1905.05264},
year = {2020}
}
备注
Added a new section and a new figure about implementation of the gates by a single spatial light modulator. 9 pages and 4 figures