論文の概要: Scalable photonic platform for real-time quantum reservoir computing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.14031v2
• Date: Sun, 8 Jan 2023 18:38:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-03 05:10:33.494743
• Title: Scalable photonic platform for real-time quantum reservoir computing
• Title（参考訳）: リアルタイム量子貯水池計算のためのスケーラブルフォトニックプラットフォーム
• Authors: Jorge Garc\'ia-Beni, Gian Luca Giorgi, Miguel C. Soriano and Roberta Zambrini
• Abstract要約: 量子貯留層計算(Quantum Reservoir Computing)は、量子システムの情報処理能力を利用して、非自明な時間的タスクを解決する。 最近の進歩は、拡大ヒルベルト空間を利用するQRCの可能性を示している。 クローズドループを循環する同一光パルスの形で貯留層の物理的アンサンブルに基づくリアルタイムQRCに適したフォトニックプラットフォームを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum Reservoir Computing (QRC) exploits the information processing capabilities of quantum systems to solve non-trivial temporal tasks, improving over their classical counterparts. Recent progress has shown the potential of QRC exploiting the enlarged Hilbert space, but real-time processing and the achievement of a quantum advantage with efficient use of resources are prominent challenges towards viable experimental realizations. In this work, we propose a photonic platform suitable for real-time QRC based on a physical ensemble of reservoirs in the form of identical optical pulses recirculating through a closed loop. While ideal operation achieves maximum capacities, statistical noise is shown to undermine a quantum advantage. We propose a strategy to overcome this limitation and sustain the QRC performance when the size of the system is scaled up. The platform is conceived for experimental implementations to be viable with current technology.
• Abstract（参考訳）: 量子Reservoir Computing (QRC) は、量子システムの情報処理能力を利用して、非自明な時間的タスクを解決する。 近年の進展により、qrc が拡大ヒルベルト空間を利用する可能性が示されたが、リアルタイム処理と資源の効率的な利用による量子優位性の達成は、実験的な実現に向けた大きな課題となっている。 本研究では,閉ループで再循環する同一の光パルスの形で,貯留層の物理的アンサンブルに基づく実時間qrcに適したフォトニックプラットフォームを提案する。 理想的な演算は最大容量を達成するが、統計ノイズは量子的優位性を損なう。 本稿では,この制限を克服し,システムのサイズをスケールアップする際のQRC性能を維持するための戦略を提案する。 このプラットフォームは、現在の技術で実行可能な実験的な実装が考えられている。

関連論文リスト

• Practical and Scalable Quantum Reservoir Computing [0.0]
  量子貯留層計算(Quantum Reservoir Computing)は、量子システムを利用して、前例のない効率と省エネルギーで複雑な計算課題を解決する。 本稿では, 単一モード光空洞内の2レベル原子からなる量子光学貯留層を用いた新しいQRCフレームワークを提案する。 我々は,2つの主要なタスク,すなわち正方形波形の分類による時系列データの予測を通じて,貯水池の性能を評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-08T04:14:31Z)
• Demonstrating efficient and robust bosonic state reconstruction via optimized excitation counting [33.12402484053305]
  励起数サンプリング(ORENS)に基づく効率的でロバストな再構成手法を提案する。 我々の研究は、ボソニックモードを用いた実用的な量子情報処理のための重要かつ価値のあるプリミティブを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-05T16:05:02Z)
• Quantum reservoir computing with repeated measurements on superconducting devices [6.868186896932376]
  我々は、繰り返し測定を利用して時系列を生成する量子貯水池(QR)システムを開発した。 我々は,IBMの量子超伝導デバイス上で提案したQRCを実験的に実装し,高い精度と短い実行時間を実現することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-10T15:29:24Z)
• Quantum Annealing for Single Image Super-Resolution [86.69338893753886]
  単一画像超解像(SISR)問題を解くために,量子コンピューティングに基づくアルゴリズムを提案する。 提案したAQCアルゴリズムは、SISRの精度を維持しつつ、古典的なアナログよりも向上したスピードアップを実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-18T11:57:15Z)
• Potential and limitations of quantum extreme learning machines [55.41644538483948]
  本稿では,QRCとQELMをモデル化するフレームワークを提案する。 我々の分析は、QELMとQRCの両方の機能と限界をより深く理解するための道を開いた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-03T09:32:28Z)
• Synergy Between Quantum Circuits and Tensor Networks: Short-cutting the Race to Practical Quantum Advantage [43.3054117987806]
  本稿では,量子回路の初期化を最適化するために,古典計算資源を利用するスケーラブルな手法を提案する。 本手法は, PQCのトレーニング性, 性能を, 様々な問題において著しく向上させることを示す。 古典的コンピュータを用いて限られた量子資源を増強する手法を実証することにより、量子コンピューティングにおける量子と量子に着想を得たモデル間の相乗効果を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-29T15:24:03Z)
• Error mitigation and quantum-assisted simulation in the error corrected regime [77.34726150561087]
  量子コンピューティングの標準的なアプローチは、古典的にシミュレート可能なフォールトトレラントな演算セットを促進するという考え方に基づいている。 量子回路の古典的準確率シミュレーションをどのように促進するかを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-12T20:58:41Z)
• Imaginary Time Propagation on a Quantum Chip [50.591267188664666]
  想像時間における進化は、量子多体系の基底状態を見つけるための顕著な技術である。 本稿では,量子コンピュータ上での仮想時間伝搬を実現するアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-24T12:48:00Z)
• Nearest Centroid Classification on a Trapped Ion Quantum Computer [57.5195654107363]
  我々は,古典的データを量子状態に効率よくロードし,距離推定を行う手法を用いて,量子近接Centroid分類器を設計する。 MNIST手書き桁データセットの古典的最寄りのセントロイド分類器の精度と8次元合成データの最大100%の精度とを一致させ,11量子ビットトラップイオン量子マシン上で実験的に実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-08T01:10:30Z)
• Quantum circuit architecture search for variational quantum algorithms [88.71725630554758]
  本稿では、QAS(Quantum Architecture Search)と呼ばれるリソースと実行時の効率的なスキームを提案する。 QASは、よりノイズの多い量子ゲートを追加することで得られる利点と副作用のバランスをとるために、自動的にほぼ最適アンサッツを求める。 数値シミュレータと実量子ハードウェアの両方に、IBMクラウドを介してQASを実装し、データ分類と量子化学タスクを実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-20T12:06:27Z)
• Higher-Order Quantum Reservoir Computing [0.0]
  本稿では,線形フィードバックなどの古典的接続を介して相互に通信する,複数だが小さな量子システムからなるハイブリッド量子古典的フレームワークを提案する。 大規模非線形力学系をエミュレートする際のフレームワークの有効性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-16T08:54:04Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。