양자 저장소 컴퓨팅을 위한 자원으로서의 소산

양자 저장소 컴퓨팅을 위한 자원으로서의 소산

타임 스탬프 : 20 년 2024 월 12 일 오후 06:XNUMX

안토니오 산니아, 로드리고 마르티네스-페냐, 미구엘 C. 소리아노, 지안 루카 조르지, 로베르타 잠브리니

IFISC(학제간 물리학 및 복합 시스템 연구소) UIB-CSIC, Campus Universitat Illes Balears, 07122, Palma de Mallorca, Spain.

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추상

외부 환경과의 상호 작용으로 인한 소산은 일반적으로 양자 계산 성능을 방해하지만 경우에 따라 유용한 자원으로 판명될 수 있습니다. 우리는 스핀 네트워크 모델에서 조정 가능한 로컬 손실을 도입하는 양자 저장소 컴퓨팅 분야의 소산으로 인한 잠재적인 향상을 보여줍니다. 연속 소산에 기반한 우리의 접근 방식은 불연속 소거 맵을 기반으로 한 이전 양자 저장소 컴퓨팅 제안의 역학을 재현할 수 있을 뿐만 아니라 성능을 향상시킬 수 있습니다. 감쇠율 제어는 입력 기록을 선형 및 비선형으로 처리하고 혼란스러운 계열을 예측하는 기능으로 널리 사용되는 기계 학습 시간 작업을 향상시키는 것으로 나타났습니다. 마지막으로, 우리는 비제한적인 조건 하에서 우리의 소산 모델이 저수지 컴퓨팅을 위한 보편적인 클래스를 형성한다는 것을 공식적으로 증명합니다. 이는 우리의 접근 방식을 고려하면 임의의 정밀도로 페이딩 메모리 맵을 근사화하는 것이 가능하다는 것을 의미합니다.

Quantum Reservoir Computing PlatoBlockchain Data Intelligence를 위한 자원으로서의 소실. 수직 검색. 일체 포함.

주요 이미지: 제안된 소산 스핀 네트워크 모델의 개략도. 이산 입력(오른쪽 아래)은 시간에 따른 자기장(왼쪽 아래)을 통해 네트워크 노드에 균일하게 주입됩니다. 출력층은 저수지 밀도 행렬의 관측값 중 일부를 측정하여 구성됩니다.

인기 요약

양자 컴퓨팅 영역에서 기존의 견해는 외부 환경과의 상호 작용이 컴퓨팅 성능에 해롭다고 가정합니다. 그러나 우리의 연구는 패러다임 전환을 공개하여 양자 기계 학습에서 소산의 유리한 역할을 보여줍니다. 특히 급성장하고 있는 양자 저장소 컴퓨팅 분야에서 스핀 네트워크 모델에 공학적 소산을 도입함으로써 얻을 수 있는 이점을 보여줍니다. 선형 및 비선형 메모리에 걸친 작업과 예측 용량을 포괄하는 포괄적인 벤치마킹 테스트를 통해 우리는 계산 효율성이 눈에 띄게 향상되었음을 발견했습니다. 또한, 우리는 비제한적인 조건 하의 형식적 증명을 통해 저장소 컴퓨팅을 위한 소산 모델의 보편성을 확립합니다.

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위의 인용은 SAO / NASA ADS (마지막으로 성공적으로 업데이트 됨 2024-03-21 04:08:40). 모든 출판사가 적절하고 완전한 인용 데이터를 제공하지는 않기 때문에 목록이 불완전 할 수 있습니다.

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