Superpolynomial quantum enhancement in polaritonic neuromorphic computing

Superpolynomial quantum enhancement in polaritonic neuromorphic computing
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极化神经形态计算中的超多项式量子增强

DOI:
--
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发表时间:
2021
期刊:
影响因子:
3.7
通讯作者:
Sanjib Ghosh
Sanjib Ghosh
中科院分区:
物理与天体物理2区
文献类型:
--
作者:
Huawen Xu;T. Krisnanda;W. Verstraelen;T. Liew;Sanjib Ghosh

文献摘要

参考文献

被引文献

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最近的原理证明实验已经证明了使用激子-极化子实现神经形态计算,利用相干经典状态[D.Ballarini等人,Nano Lett]。20、3506(2020)]。同时,预计非线性激子-极化子可以达到形成非经典态的量子区域。在这里,我们从理论上考虑激子极化子的量子性质,并预测在图像识别任务中会出现一种超多项式量子增强。这是在实验上可访问的参数内实现的。
Recent proof-of-principle experiments have demonstrated the implementation of neuromorphic computing using exciton-polaritons, making use of coherent classical states [D. Ballarini et al., Nano Lett. 20, 3506 (2020)]. At the same time, it is expected that nonlinear exciton-polaritons can reach a quantum regime forming non-classical states. Here we consider theoretically the quantum nature of exciton polaritons and predict a superpolynomial quantum enhancement in image recognition tasks. This is achieved within experimentally accessible parameters.
DOI: 10.1038/s41563-019-0282-y
发表时间: 2019-03-01
期刊: NATURE MATERIALS
影响因子: 41.2
作者:
Deiteil, Aymeric;Fink, Thomas;Imamoglu, Atac
通讯作者: Imamoglu, Atac