A hybrid machine learning algorithm for designing quantum experiments

doi:10.1007/s42484-019-00003-8

2019-03-27

Lorraine O’Driscoll

R. Nichols

P. A. Knott *

DOI：10.1007/s42484-019-00003-8

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摘要

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我们介绍了一种混合机器学习算法，用于设计量子光学实验以产生特定的量子态。我们的算法成功地找到了实验方案来产生我们要求的所有5种状态，包括薛定谔猫态和立方相态，所有这些状态的保真度都超过96%。在这里，我们特别专注于设计现实的实验，因此所有算法的设计都只包含当前技术可用的实验元素。我们算法的核心是遗传算法，该算法搜索实验元素的最佳排列，但是为了加快初始搜索速度，我们结合了对量子态进行分类的神经网络。后者具有独立的兴趣，因为它很快学会了根据其光子数分布对量子态进行准确分类。

Keyword:

Machine learning

Genetic algorithm

Artificial intelligence

Quantum state engineering

Quantum optics

AI总结

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期刊

Quantum Machine Intelligence

IF:

4.4

论文数:

439

被引数:

796

机构

University of Nottingham

学者数:

3.4W

论文数: 3.2W

被引数: 5.5W

引用论文

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