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纠缠的量子神经计算对噪声和退相干具有鲁棒性

量子物理 2017-02-07 v2

作者: E. C. Behrman , N. H. Nguyen , J. E. Steck , M. McCann

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摘要

在之前的工作中，我们提出了一个针对一般多量子比特态的纠缠指示器，它可以被一个充当神经网络的量子系统“学习”。该指示器可用于纯态或混合态，且不必“接近”任何特定态；此外，随着系统规模增大，所需的额外训练量递减。在此，我们展示该指示器对噪声和退相干是稳定的。

关键词

纠缠指示器量子神经计算多量子比特态噪声退相干纯态混合态

引用

@article{arxiv.1510.09173,
  title  = {Quantum neural computation of entanglement is robust to noise and decoherence},
  author = {E. C. Behrman and N. H. Nguyen and J. E. Steck and M. McCann},
  journal= {arXiv preprint arXiv:1510.09173},
  year   = {2017}
}

备注

to be published in Quantum Inspired Computational Intelligence (Elsevier, 2016)