研究目的
引入纠缠传感器网络辅助的监督学习（SLAEN）作为在物理层执行监督学习任务的一种手段，利用纠缠来提升提取被研究对象全局特征的性能。
研究成果
即使在存在损耗的情况下，SLAEN也展现出显著的纠缠赋能性能增益，超越传统策略。该技术可基于现有手段实现，为构建具有无与伦比性能的NISQ设备提供了可行路径。
研究不足
当前形式的SLAEN无法基于先验的经典数据协助SL任务。它专门针对通过量子测量获取数据的任务而设计。
中文（中国）
▾
纠缠传感器网络辅助的物理层监督学习
DOI：10.1103/PhysRevX.9.041023
期刊：Physical Review X
出版年份：2019
更新时间：2025-09-11 14:15:04
摘要：
现有许多量子监督学习（SL）方案考虑的是以经典描述方式预先给定的数据。在可预见的未来仅能使用含噪声的中等规模量子（NISQ）设备时，其量子加速优势有待量子随机存取存储器（qRAM）和容错量子计算的发展。然而，还存在大量通过传感器获取数据的SL任务，例如基于成像传感器产生数据的模式分类。解决此类SL任务自然需要整合量子传感与量子计算工具的综合方法。我们提出纠缠传感器网络辅助的监督学习（SLAEN），作为在物理层执行SL任务的手段。SLAEN中传感器共享的纠缠态能提升提取被研究对象全局特征的性能。我们利用SLAEN构建了用于数据分类的纠缠辅助支持向量机，以及用于数据压缩的纠缠辅助主成分分析仪。这两个方案均采用变分电路来寻找最优纠缠探测态和测量设置，以最大化纠缠增益。我们观察到，即使存在损耗，SLAEN相比传统策略（即通过可分离传感器获取经典数据后由经典SL算法处理）仍能获得显著的纠缠增强性能优势。SLAEN可采用现有技术实现，为构建超越最优经典设备性能的NISQ设备开辟了可行途径。
作者：
Quntao Zhuang，Zheshen Zhang
AI智能分析
纠错
研究概述
实验方案
设备清单
SCI高频之选
查看全部>
-
智能分析： Yokogawa AQ6370D是一款性能卓越的光谱分析仪，适用于光通信领域以及光放大器（EDFA）的测量和评估。其高波长分辨率、精准度和宽动态范围使其成为实验室和工业环境中的理想选择。虽然设备体积较大且预热时间较长，但其丰富的接口和出色的显示屏设计弥补了这些不足，整体是一款值得推荐的光谱分析仪。获取实验方案
-
智能分析： ZEISS EVO系列是一款高性能?？榛璧缱酉晕⒕担视糜诓牧峡蒲?、生命科学及工业质量控制等领域。其先进的技术特性包括高分辨率、广泛加速电压范围和集成EDS系统。该产品操作直观，支持多用户环境，适合科学研究和工业应用。然而，价格信息缺失以及潜在的维护成本可能是其需要注意的方面。总体而言，ZEISS EVO系列表现优秀，值得推荐给专业用户。获取实验方案 -
智能分析： ZEISS Crossbeam系列是蔡司公司推出的一款高端光电分析设备，结合了场发射扫描电子显微镜（FE-SEM）和聚焦离子束（FIB）的功能，适用于材料科学、纳米技术和半导体行业等多个领域。其高分辨率成像能力和自动化样品制备功能使其成为高通量分析的理想选择。此外，该设备支持多种检测器，具备强大的多功能性，是高精度研究和工业应用的利器。然而，由于其高端定位，设备成本较高且操作需要专业技能。总体而言，该设备表现卓越，为科学研究和工业应用提供了先进的解决方案。获取实验方案 -
智能分析： Axio Observer是一款专为金相学研究设计的倒置显微镜系统，以其高效的设计和蔡司知名的光学技术为特色。它能够快速、灵活地分析大量样品，并支持自动化操作，适用于多种应用场景，包括晶粒尺寸分析、非金属夹杂物检测等。然而，其重量较大且光源寿命较短，可能对使用者提出了额外的维护和空间管理需求。总体而言，这款产品在性能和可靠性方面表现出色，特别适合专业实验室使用。获取实验方案 -
型号：ZEISS LSM 990 Spectral Multiplex
智能分析： ZEISS LSM 990 Spectral Multiplex是一款定位于高端科研机构的光谱成像系统，具有卓越的光谱分辨率和自动化功能，适用于复杂的生物、医学及材料科学实验。其高效的荧光标签分离能力和多功能自动化设计为用户提供了强大的实验支持。然而，高昂的价格和一定的学习曲线可能对中小型实验室构成挑战。总体而言，这是一款性能优越、适应性强的高端实验设备。获取实验方案 -
智能分析： ZEISS Sigma 300 with RISE是蔡司公司推出的一款高端光谱分析仪，集成了拉曼成像和扫描电子显微镜技术，能够提供高质量的化学和结构分析。其功能强大，支持多领域应用，但设备价格较高且操作学习曲线可能较陡。适用于科研机构和高端实验室，是材料科学和生命科学领域的理想选择。获取实验方案
立即咨询
加载中....
论文纠错
您正在对论文“纠缠传感器网络辅助的物理层监督学习”进行纠错
纠错内容
联系方式（选填）
设备询价
称呼
电话
+86
单位名称
用途
期望交货周期
产品预约
称呼
电话
+86
单位名称
用途
期望交货周期