論文の概要: Memory compression and thermal efficiency of quantum implementations of
non-deterministic hidden Markov models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.06285v1
- Date: Thu, 13 May 2021 13:32:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-14 13:43:12.098847
- Title: Memory compression and thermal efficiency of quantum implementations of
non-deterministic hidden Markov models
- Title（参考訳）: 非決定論的隠れマルコフモデルの量子実装のメモリ圧縮と熱効率
- Authors: Thomas J. Elliott
- Abstract要約: 非決定論的HMMの量子実装を構築するための体系的な規定を提供する。
我々の実装は、この散逸の一部を緩和し、メモリ圧縮の利点を享受できることを示します。
- 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: Stochastic modelling is an essential component of the quantitative sciences,
with hidden Markov models (HMMs) often playing a central role. Concurrently,
the rise of quantum technologies promises a host of advantages in computational
problems, typically in terms of the scaling of requisite resources such as time
and memory. HMMs are no exception to this, with recent results highlighting
quantum implementations of deterministic HMMs exhibiting superior memory and
thermal efficiency relative to their classical counterparts. In many contexts
however, non-deterministic HMMs are viable alternatives; compared to them the
advantages of current quantum implementations do not always hold. Here, we
provide a systematic prescription for constructing quantum implementations of
non-deterministic HMMs that re-establish the quantum advantages against this
broader class. Crucially, we show that whenever the classical implementation
suffers from thermal dissipation due to its need to process information in a
time-local manner, our quantum implementations will both mitigate some of this
dissipation, and achieve an advantage in memory compression.
- Abstract（参考訳）: 確率モデリングは定量的科学の重要な要素であり、隠れマルコフモデル(HMM)が中心的な役割を果たすことが多い。
同時に、量子技術の台頭は、一般に時間やメモリなどの必要なリソースのスケーリングの観点から、計算問題において多くの利点を約束する。
HMMは例外ではなく、最近の結果は、決定論的HMMの量子的実装が古典的なHMMと比較して優れたメモリと熱効率を示すことを示している。
しかし、多くの文脈において、非決定論的 HMM は現実的な代替品であり、それらと比べ、現在の量子実装の利点は必ずしも成り立たない。
ここでは、このより広いクラスに対する量子的優位性を再確立する非決定論的HMMの量子的実装を構築するための体系的な処方則を提供する。
重要な点は、古典的実装が時間-局所的な方法で情報を処理する必要性のために熱的散逸に苦しむ場合、量子的実装は、この散逸のいくつかを緩和し、メモリ圧縮の利点を達成することである。
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