Масштабируемое преимущество в многофотонном квантовом машинном обучении Фотоны — перспективный материал для квантовых информационных технологий благодаря своей устойчивости и длительному времени когерентности при комнатной температуре. В статье показано, что вычислительные возможности линейных оптических схем с многофотонными состояниями масштабируются полиномиально с увеличением числа фотонов. Это позволяет эффективно обучаться на небольших наборах данных и достигать более низких потерь при тестировании. Экспериментальная проверка подтвердила потенциал фотонного квантового машинного обучения. arXiv: 2511.21951 Обзоры | Квантовая физика
Масштабируемое преимущество в многофотонном квантовом машинном обучении
Фотоны — перспективный материал для квантовых информационных технологий благодаря своей устойчивости и длительному времени когерентности при комнатной температуре. В статье показано, что вычислительные возможности линейных оптических схем с многофотонными состояниями масштабируются полиномиально с увеличением числа фотонов. Это позволяет эффективно обучаться на небольших наборах данных и достигать более низких потерь при тестировании. Экспериментальная проверка подтвердила потенциал фотонного квантового машинного обучения.
arXiv: 2511.21951
