論文の概要: Gaussian states of continuous-variable quantum systems provide universal and versatile reservoir computing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.04821v3
• Date: Wed, 31 Mar 2021 17:37:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-16 06:59:40.529298
• Title: Gaussian states of continuous-variable quantum systems provide universal and versatile reservoir computing
• Title（参考訳）: 連続変数量子システムのガウス状態は普遍的かつ汎用的な貯水池計算を提供する
• Authors: Johannes Nokkala, Rodrigo Mart\'inez-Pe\~na, Gian Luca Giorgi, Valentina Parigi, Miguel C. Soriano and Roberta Zambrini
• Abstract要約: 我々は、オンライン時系列処理の効率的なフレームワークである貯水池コンピューティングについて検討する。 入力時系列をガウス状態に符号化することは、入力出力マップ全体の非線形性を調整するための情報源および手段である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We establish the potential of continuous-variable Gaussian states of linear dynamical systems for machine learning tasks. Specifically, we consider reservoir computing, an efficient framework for online time series processing. As a reservoir we consider a quantum harmonic network modeling e.g. linear quantum optical systems. We prove that unlike universal quantum computing, universal reservoir computing can be achieved without non-Gaussian resources. We find that encoding the input time series into Gaussian states is both a source and a means to tune the nonlinearity of the overall input-output map. We further show that the full potential of the proposed model can be reached by encoding to quantum fluctuations, such as squeezed vacuum, instead of classical intense fields or thermal fluctuations. Our results introduce a new research paradigm for reservoir computing harnessing the dynamics of a quantum system and the engineering of Gaussian quantum states, pushing both fields into a new direction.
• Abstract（参考訳）: 機械学習タスクに対する線形力学系の連続可変ガウス状態の可能性を確立する。 具体的には,オンライン時系列処理の効率的なフレームワークであるリザーバコンピューティングを考える。 貯水池として,線形量子光学系などの量子調和ネットワークモデリングを考える。 ユニバーサル量子コンピューティングとは異なり、ユニバーサル・リザーバ・コンピューティングは非ガウジアン資源なしで実現可能であることが証明される。 入力時系列をガウス状態に符号化することは、入力出力マップ全体の非線形性を調整するための情報源および手段である。 さらに, 古典的強磁場や熱揺らぎに代えて, 圧縮真空などの量子揺らぎにエンコードすることで, 提案モデルのポテンシャルを最大限に発揮できることを示した。 本研究では,量子システムのダイナミクスとガウス量子状態の工学を活かした貯留層計算の新しい研究パラダイムを導入し,両分野を新たな方向へと押し上げる。

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