Quantum autoencoders to denoise quantum data

Entangled states are an important resource for quantum computation, communication, metrology, and the simulation of many-body systems. However, noise limits the experimental preparation of such states. Classical data can be efficiently denoised by autoencoders---neural networks trained in unsupervis...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	arXiv.org
Hlavní autoři:	Bondarenko, Dmytro, Feldmann, Polina
Médium:	Paper
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Ithaca Cornell University Library, arXiv.org 21.10.2019
Témata:	Computer simulation Entangled states Neural networks Noise reduction Quantum computing
ISSN:	2331-8422
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!