Benchmarking machine learning models for quantum state classification

要約

量子コンピューティングは、量子ビットとして知られる 2 レベルの量子状態によって情報が処理される成長分野です。
現在の量子ビットの物理的実現には、ノイズとデコヒーレンス現象のため、さまざまな実験によって構成された慎重なキャリブレーションが必要です。
さまざまな特性評価実験の中で重要なステップは、基底状態と励起状態を区別して測定状態を分類するモデルを開発することです。
この議事では、実際の量子デバイスに適用される複数の分類手法のベンチマークを行います。

要約(オリジナル)

Quantum computing is a growing field where the information is processed by two-levels quantum states known as qubits. Current physical realizations of qubits require a careful calibration, composed by different experiments, due to noise and decoherence phenomena. Among the different characterization experiments, a crucial step is to develop a model to classify the measured state by discriminating the ground state from the excited state. In this proceedings we benchmark multiple classification techniques applied to real quantum devices.

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