論文の概要: Time Series Quantum Reservoir Computing with Weak and Projective Measurements

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.06809v1
• Date: Fri, 13 May 2022 17:57:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-13 06:51:59.391281
• Title: Time Series Quantum Reservoir Computing with Weak and Projective Measurements
• Title（参考訳）: 弱計測と投影計測による時系列量子貯留層計算
• Authors: Pere Mujal, Rodrigo Mart\'inez-Pe\~na, Gian Luca Giorgi, Miguel C. Soriano and Roberta Zambrini
• Abstract要約: 貯水池の量子性を利用して理想的な性能が得られることを示す。 1つは、貯水池のフェーディングメモリによって決定されるダイナミクスの巻き戻し部分と、入力シーケンスの対応するデータを記憶する。 他方は、必要なメモリを邪魔することなく、正確に情報を抽出できるトレードオフでオンラインに動作する弱い測定方法を採用している。
• 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: Quantum machine learning represents a promising avenue for data processing, also for purposes of sequential temporal data analysis, as recently proposed in quantum reservoir computing (QRC). The possibility to operate on several platforms and noise intermediate-scale quantum devices makes QRC a timely topic. A challenge that has not been addressed yet, however, is how to efficiently include quantum measurement in realistic protocols, while retaining the reservoir memory needed for sequential time series processing and preserving the quantum advantage offered by large Hilbert spaces. In this work, we propose different measurement protocols and assess their efficiency in terms of resources, through theoretical predictions and numerical analysis. We show that it is possible to exploit the quantumness of the reservoir and to obtain ideal performance both for memory and forecasting tasks with two successful measurement protocols. One consists in rewinding part of the dynamics determined by the fading memory of the reservoir and storing the corresponding data of the input sequence, while the other employs weak measurements operating online at the trade-off where information can be extracted accurately and without hindering the needed memory. Our work establishes the conditions for efficient protocols, being the fading memory time a key factor, and demonstrates the possibility of performing genuine online time-series processing with quantum systems.
• Abstract（参考訳）: 量子機械学習は、最近の量子貯水池コンピューティング(QRC)で提案されているように、データ処理のための有望な道であり、シーケンシャルな時間的データ分析の目的でもある。 いくつかのプラットフォームとノイズ中間スケール量子デバイスで動作可能なため、QRCはタイムリーなトピックとなっている。 しかし、まだ解決されていない課題は、シーケンシャルな時系列処理に必要な貯水池メモリを保持し、大きなヒルベルト空間で提供される量子優位性を保存する一方で、現実的なプロトコルに量子計測を効率的に組み込む方法である。 本研究では,理論的予測と数値解析により,異なる測定プロトコルを提案し,資源の観点からその効率を評価する。 本研究では,貯水池の量子性を利用して,2つの測定プロトコルを用いたメモリおよび予測タスクの理想的な性能が得られることを示す。 1つは、貯水池のフェーディングメモリによって決定されたダイナミクスの巻き戻し部分と、入力シーケンスの対応するデータを記憶し、もう1つは、必要なメモリを妨害することなく、情報を正確に抽出できるトレードオフでオンラインに動作している弱い測定値を用いる。 本研究は,効率のよいプロトコルの条件を確立し,量子システムを用いたオンライン時系列処理の実現可能性を示す。

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