耗散作为量子储层计算的资源

耗散作为量子储层计算的资源

时间戳记：20年2024月12日下午06:XNUMX

安东尼奥·桑尼亚、罗德里戈·马丁内斯-佩纳、米格尔·C·索里亚诺、吉安·卢卡·乔治和罗伯塔·赞布里尼

跨学科物理与复杂系统研究所 (IFISC) UIB-CSIC，巴利阿里群岛大学校园，07122，帕尔马，西班牙。

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抽象

与外部环境相互作用引起的耗散通常会阻碍量子计算的性能，但在某些情况下可以成为有用的资源。我们展示了量子存储计算领域中由耗散引起的潜在增强，在自旋网络模型中引入了可调局部损耗。我们基于连续耗散的方法不仅能够重现先前基于不连续擦除图的量子库计算提议的动态，而且还能够增强其性能。阻尼率的控制被证明可以促进流行的机器学习时间任务，因为它能够线性和非线性处理输入历史并预测混沌序列。最后，我们正式证明，在非限制性条件下，我们的耗散模型形成了油藏计算的通用类。这意味着考虑到我们的方法，可以以任意精度近似任何衰落内存映射。

耗散作为量子储库计算柏拉图区块链数据智能的资源。垂直搜索。人工智能。

特色图片：提出的耗散自旋网络模型的示意图。离散输入（右下）通过时间相关的磁场（左下）均匀地注入网络节点。输出层是通过测量储层密度矩阵的一部分可观测量来构建的。

热门摘要

在量子计算领域，传统观点认为与外部环境的交互不利于计算性能。然而，我们的研究揭示了范式转变，证明了耗散在量子机器学习中的有利作用。具体来说，在新兴的量子存储计算领域，我们展示了将工程耗散引入自旋网络模型的好处。通过涵盖线性和非线性内存任务以及预测能力的全面基准测试，我们发现计算效率显着增强。此外，我们通过非限制性条件下的形式证明，建立了油藏计算耗散模型的普遍性。

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