論文の概要: Dissipation as a resource for Quantum Reservoir Computing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.12078v1
• Date: Thu, 22 Dec 2022 23:30:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-09 04:58:36.199569
• Title: Dissipation as a resource for Quantum Reservoir Computing
• Title（参考訳）: 量子貯留層計算のための資源としての散逸
• Authors: Antonio Sannia, Rodrigo Mart\'inez-Pe\~na, Miguel C. Soriano, Gian Luca Giorgi, Roberta Zambrini
• Abstract要約: 量子貯水池計算の分野における散逸によるポテンシャル増強について述べる。 連続散逸に基づく我々のアプローチは、従来の量子貯水池計算の提案の力学を再現するだけでなく、その応用も可能である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Dissipation induced by interactions with an external environment typically hinders the performance of quantum computation, but in some cases can be turned out as a useful resource. We show the potential enhancement induced by dissipation in the field of quantum reservoir computing introducing tunable local losses in spin network models. Our approach based on continuous dissipation is able not only to reproduce the dynamics of previous proposals of quantum reservoir computing, based on discontinuous erasing maps but also to enhance their performance. Control of the damping rates is shown to boost popular machine learning temporal tasks as the capability to linearly and non-linearly process the input history and to forecast chaotic series. Finally, we formally prove that, under non-restrictive conditions, our dissipative models form a universal class for reservoir computing. It means that considering our approach, it is possible to approximate any fading memory map with arbitrary precision.
• Abstract（参考訳）: 外部環境との相互作用によって引き起こされる散逸は、一般的に量子計算の性能を妨げるが、場合によっては有用な資源として表されることもある。 本稿では,スピンネットワークモデルに局所的損失をもたらす量子貯水池計算の分野における散逸によるポテンシャル増強について述べる。 連続散逸に基づくアプローチは、不連続消去マップに基づく従来の量子貯水池計算の提案のダイナミクスを再現するだけでなく、その性能を向上させることができる。 減衰率の制御は、入力履歴を線形に非線形に処理し、カオス系列を予測する能力として、一般的な機械学習の時間的タスクを促進することが示されている。 最後に、非制限条件下では、散逸モデルが貯水池計算の普遍クラスとなることを正式に証明する。 つまり、このアプローチを考慮すれば、任意の精度でフェーディングメモリマップを近似することが可能である。

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