論文の概要: Machine learning via relativity-inspired quantum dynamics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.07925v1
- Date: Mon, 16 May 2022 18:21:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-12 23:32:34.811218
- Title: Machine learning via relativity-inspired quantum dynamics
- Title(参考訳): 相対性理論に基づく量子力学による機械学習
- Authors: Zejian Li, Valentin Heyraud, Kaelan Donatella, Zakari Denis, and
Cristiano Ciuti
- Abstract要約: 本稿では,量子系の相対論的力学に基づく機械学習手法を提案する。
システムの変調に入力データを埋め込んだ貯水池計算方式を検討する。
相対論的体制においては、タスク非依存の表現性はニュートン体制に対して劇的に拡大している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.8332468655456777
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We present a machine-learning scheme based on the relativistic dynamics of a
quantum system, namely a quantum detector inside a cavity resonator. An
equivalent analog model can be realized for example in a circuit QED platform
subject to properly modulated driving fields. We consider a reservoir-computing
scheme where the input data are embedded in the modulation of the system
(equivalent to the acceleration of the relativistic object) and the output data
are obtained by linear combinations of measured observables. As an illustrative
example, we have simulated such a relativistic quantum machine for a
challenging classification task, showing a very large enhancement of the
accuracy in the relativistic regime. Using kernel-machine theory, we show that
in the relativistic regime the task-independent expressivity is dramatically
magnified with respect to the Newtonian regime.
- Abstract(参考訳): 本稿では,量子系の相対論的ダイナミクス,すなわち空洞共振器内の量子検出器に基づく機械学習手法を提案する。
例えば、適切に変調された駆動場を受ける回路QEDプラットフォームにおいて、等価なアナログモデルを実現することができる。
システムの変調(相対論的対象の加速度に相当する)に入力データを埋め込んだ貯水池計算方式を考察し,測定された可観測物の線形結合により出力データを得る。
例示として,そのような相対論的量子マシンを難解な分類タスクとしてシミュレートし,相対論的手法における精度の大幅な向上を示した。
カーネル・マシン理論を用いて、相対論的状態において、タスク非依存の表現性はニュートン体制に対して劇的に拡大することを示した。
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