量子リザーバーコンピューティングのリソースとしての散逸

量子リザーバーコンピューティングのリソースとしての散逸

アントニオ・サンニア、ロドリゴ・マルティネス・ペーニャ、ミゲル・C・ソリアーノ、ジャン・ルカ・ジョルジ、ロベルタ・ザンブリーニ

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。

量子コンピューティングの分野では、従来の見解では、外部環境との相互作用が計算パフォーマンスに悪影響を与えると考えられています。しかし、私たちの研究はパラダイムシフトを明らかにし、量子機械学習における散逸の有利な役割を実証しています。具体的には、量子リザーバーコンピューティングの急成長分野において、スピンネットワークモデルに工学的散逸を導入する利点を示します。線形メモリと非線形メモリにまたがるタスクと予測能力を含む包括的なベンチマーク テストを通じて、計算効率が顕著に向上していることがわかりました。さらに、非制限条件下での正式な証明を通じて、リザーバーコンピューティングの散逸モデルの普遍性を確立します。

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によって引用

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上記の引用は SAO / NASA ADS (最後に正常に更新された2024-03-21 04:08:40)。 すべての出版社が適切で完全な引用データを提供するわけではないため、リストは不完全な場合があります。

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