Entanglement detection in pure states with a quantum classifier algorithm

Entangled states proved to be an essential resource for information processing, however, its classification is still an open problem. The objective of this work is to apply machine learning methods based on distance metrics to make a quantum state classification. The classification method implementa...

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Detalhes bibliográficos
Autor principal: Varela, Joab Morais
Outros Autores: Araújo, Rafael Chaves Souto
Formato: Dissertação
Idioma:pt_BR
Publicado em: Universidade Federal do Rio Grande do Norte
Assuntos:
Física
Quantum computation
Machine learning
Classification algorithms
Quantum entanglement
CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::FISICA
Endereço do item:https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/58046
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spelling ri-123456789-580462024-04-08T20:03:33Z Entanglement detection in pure states with a quantum classifier algorithm Varela, Joab Morais Araújo, Rafael Chaves Souto https://orcid.org/0000-0001-9182-6104 http://lattes.cnpq.br/0545685854714310 http://lattes.cnpq.br/1509277905143351 Araújo, João Medeiros de https://orcid.org/0000-0001-8462-4280 http://lattes.cnpq.br/3061734732654188 Silva, Askery Alexandre Canabarro Barbosa da Física Quantum computation Machine learning Classification algorithms Quantum entanglement CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::FISICA Entangled states proved to be an essential resource for information processing, however, its classification is still an open problem. The objective of this work is to apply machine learning methods based on distance metrics to make a quantum state classification. The classification method implementation was made using classical and quantum algorithms also comparing the performance and efficiency of both. However, it should be noted that all quantum computation processes made in this work used simulators provided by the SDK Qiskit. No real quantum computers were used to implement the quantum methods due to the qubit quantity that exceeds the available open-access quantum computers of the IBM Q-Experience. The classical results obtained in this work make a good classification of quantum states with a precision rate between 70% and 80%. The quantum predictions may have a lower precision, due to some simplifications made in the data pre-processing step, showing that quantum algorithms for entanglement classification probably will require a higher number of qubits than the currently available ones. Estados quânticos emaranhados provaram ser um recurso essencial para o processamento da informação, porém, sua classificação ainda é um problema em aberto. O objetivo deste trabalho é aplicar métodos de aprendizado de máquina baseados em métricas de distância para fazer uma classificação ao de estados quânticos. A implementação ao do método de classificação ao foi feita utilizando algoritmos clássicos e quânticos comparando também o desempenho e a eficiência de ambos. Porém, deve-se ressaltar que todos os processos de computação quântica realizados neste trabalho utilizaram simuladores fornecidos pelo SDK Qiskit. Nenhum computador quântico real foi usado para implementar os métodos quânticos devido à quantidade de qubits que excede o número disponível nos computadores quânticos de acesso aberto do IBM Q-Experience. Os resultados clássicos obtidos neste trabalho fazem uma boa classificação de estados quânticos com uma taxa de precisão entre 70% e 80%. As previsões quânticas, no entanto, podem ter uma precisão menor, devido a algumas simplificações feitas na etapa de pré-processamento dos dados, mostrando que algoritmos quânticos para classificação de emaranhamento provavelmente necessitarão de um número maior de qubits do que o atualmente disponível. 2024-04-08T20:03:04Z 2024-04-08T20:03:04Z 2023-12-14 masterThesis VARELA, Joab Morais. Entanglement detection in pure states with a quantum classifier algorithm. Orientador: Dr. Rafael Chaves Souto Araújo. 2023. 87f. Dissertação (Mestrado em Física) - Centro de Ciências Exatas e da Terra, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2023. https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/58046 pt_BR Acesso Aberto application/pdf Universidade Federal do Rio Grande do Norte Brasil UFRN PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM FÍSICA
institution Repositório Institucional
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topic Física
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Varela, Joab Morais
Entanglement detection in pure states with a quantum classifier algorithm
description Entangled states proved to be an essential resource for information processing, however, its classification is still an open problem. The objective of this work is to apply machine learning methods based on distance metrics to make a quantum state classification. The classification method implementation was made using classical and quantum algorithms also comparing the performance and efficiency of both. However, it should be noted that all quantum computation processes made in this work used simulators provided by the SDK Qiskit. No real quantum computers were used to implement the quantum methods due to the qubit quantity that exceeds the available open-access quantum computers of the IBM Q-Experience. The classical results obtained in this work make a good classification of quantum states with a precision rate between 70% and 80%. The quantum predictions may have a lower precision, due to some simplifications made in the data pre-processing step, showing that quantum algorithms for entanglement classification probably will require a higher number of qubits than the currently available ones.
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publisher Universidade Federal do Rio Grande do Norte
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