利用神经网络推断量子态传输次数

研究表明仅凭传输数据即可利用前馈神经网络推断重复量子态传输（QST）中的信道使用次数。在单次使用未重置的 XX 自旋链信道时，输入发送与接收的 Bloch 向量，网络识别信道使用次数的准确率超过 90%。若进一步结合信道的 U(1) 对称性采用两分量表征，该分类准确率可提升至约 95%。