Institute for Cross-Disciplinary Physics and Complex Systems (IFISC) UIB-CSIC、Campus Universitat Illes Balears、07122、パルマ デ マヨルカ、スペイン。
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抽象
外部環境との相互作用によって引き起こされる散逸は、通常、量子計算のパフォーマンスを妨げますが、場合によっては、有用なリソースとして判明する場合もあります。スピンネットワークモデルに調整可能な局所損失を導入する量子リザーバーコンピューティングの分野で散逸によって引き起こされる潜在的な強化を示します。連続散逸に基づく私たちのアプローチは、不連続消去マップに基づいた量子リザーバーコンピューティングの以前の提案のダイナミクスを再現できるだけでなく、そのパフォーマンスを向上させることもできます。減衰率の制御は、入力履歴を線形および非線形に処理し、カオス系列を予測する機能として、一般的な機械学習の時間的タスクを強化することが示されています。最後に、非制限条件下で、散逸モデルがリザーバー コンピューティングの普遍的なクラスを形成することを正式に証明します。これは、私たちのアプローチを考慮すると、任意の精度でフェージング メモリ マップを近似できることを意味します。
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[4] Johannes Nokkala、Gian Luca Giorgi、Roberta Zambrini、「ディープハイブリッド古典量子リザーバーコンピューティングによる過去の量子機能の取得」、 arXiv:2401.16961, (2024).
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