論文の概要: Quantum Noise-Induced Reservoir Computing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.07924v1
• Date: Sat, 16 Jul 2022 12:21:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-20 07:43:40.143128
• Title: Quantum Noise-Induced Reservoir Computing
• Title（参考訳）: 量子ノイズによる貯留層計算
• Authors: Tomoyuki Kubota, Yudai Suzuki, Shumpei Kobayashi, Quoc Hoan Tran, Naoki Yamamoto, and Kohei Nakajima
• Abstract要約: 本稿では,量子ノイズによる貯水池計算というフレームワークを提案する。 いくつかの抽象量子ノイズモデルが時間的入力データに有用な情報処理能力を誘導できることを示す。 我々の研究は、量子コンピュータのノイズからより洗練された情報処理装置に有用な情報を変換するための新しい道を開く。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6738135972929344
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum computing has been moving from a theoretical phase to practical one, presenting daunting challenges in implementing physical qubits, which are subjected to noises from the surrounding environment. These quantum noises are ubiquitous in quantum devices and generate adverse effects in the quantum computational model, leading to extensive research on their correction and mitigation techniques. But do these quantum noises always provide disadvantages? We tackle this issue by proposing a framework called quantum noise-induced reservoir computing and show that some abstract quantum noise models can induce useful information processing capabilities for temporal input data. We demonstrate this ability in several typical benchmarks and investigate the information processing capacity to clarify the framework's processing mechanism and memory profile. We verified our perspective by implementing the framework in a number of IBM quantum processors and obtained similar characteristic memory profiles with model analyses. As a surprising result, information processing capacity increased with quantum devices' higher noise levels and error rates. Our study opens up a novel path for diverting useful information from quantum computer noises into a more sophisticated information processor.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングは理論的な段階から実践的な段階へと移行し、周囲の環境からノイズを受ける物理量子ビットを実装する際の困難な課題を提示している。 これらの量子ノイズは量子デバイスにおいてユビキタスであり、量子計算モデルにおいて悪影響を及ぼし、その補正と緩和技術に関する広範な研究に繋がる。 しかし、量子ノイズは常にデメリットをもたらすのだろうか? 本稿では,量子ノイズによる貯水池計算というフレームワークを提案し,時間的入力データに有用な情報処理能力を持つ抽象量子ノイズモデルを提案する。 いくつかの典型的なベンチマークでこの能力を実証し、情報処理能力を調べ、フレームワークの処理機構とメモリプロファイルを明らかにする。 我々は,このフレームワークをIBMの量子プロセッサに実装することで,我々の視点を検証し,モデル解析による類似のメモリプロファイルを得た。 その結果,量子デバイスのノイズレベルやエラー率が高いほど情報処理能力が向上した。 我々の研究は、量子コンピュータノイズからより洗練された情報プロセッサに有用な情報を変換するための新しい道を開く。

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