論文の概要: Hybrid quantum-classical reservoir computing of thermal convection flow
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.13951v2
- Date: Mon, 8 Aug 2022 16:41:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-15 04:08:27.643648
- Title: Hybrid quantum-classical reservoir computing of thermal convection flow
- Title（参考訳）: 熱対流のハイブリッド量子古典型貯水池計算
- Authors: Philipp Pfeffer, Florian Heyder, J\"org Schumacher
- Abstract要約: 古典的2次元熱対流におけるロレンツ型モデルのカオス力学を3度と8度の自由度でシミュレートする。
高次元量子貯水池力学は、テンソル積量子状態の個々の量子ビットを回転させて絡み合わせる普遍的な量子ゲートによって確立される。
したがって、我々の研究は、少数の量子ビットを必要とするアルゴリズムを用いて、高次元位相空間における古典的複雑系の力学を効果的にモデル化する扉を開く。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We simulate the nonlinear chaotic dynamics of Lorenz-type models for a
classical two-dimensional thermal convection flow with 3 and 8 degrees of
freedom by a hybrid quantum--classical reservoir computing model. The
high-dimensional quantum reservoir dynamics are established by universal
quantum gates that rotate and entangle the individual qubits of the tensor
product quantum state. A comparison of the quantum reservoir computing model
with its classical counterpart shows that the same prediction and
reconstruction capabilities of classical reservoirs with thousands of
perceptrons can be obtained by a few strongly entangled qubits. We demonstrate
that the mean squared error between model output and ground truth in the test
phase of the quantum reservoir computing algorithm increases when the reservoir
is decomposed into separable subsets of qubits. Furthermore, the quantum
reservoir computing model is implemented on a real noisy IBM quantum computer
for up to 7 qubits. Our work thus opens the door to model the dynamics of
classical complex systems in a high-dimensional phase space effectively with an
algorithm that requires a small number of qubits.
- Abstract（参考訳）: 量子-古典型貯水池計算モデルを用いて,古典的2次元熱対流の非線形カオス力学を3度と8度の自由度でシミュレーションした。
高次元量子貯水池ダイナミクスは、テンソル積量子状態の個々の量子ビットを回転および絡み合う普遍量子ゲートによって確立される。
量子貯水池計算モデルと古典的計算モデルの比較により、数千のパーセプトロンを持つ古典的貯水池の予測と再構成能力は、いくつかの強絡量子ビットによって得られることが示されている。
量子貯留層計算アルゴリズムのテストフェーズにおけるモデル出力と基底真理の平均二乗誤差は、貯留層が量子ビットの分離可能な部分集合に分解されると増加する。
さらに、量子貯留層計算モデルは、最大7量子ビットのノイズの多いibm量子コンピュータに実装されている。
したがって、我々の研究は、少数の量子ビットを必要とするアルゴリズムで効果的に高次元位相空間における古典的複素システムのダイナミクスをモデル化する扉を開く。
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