Fugu-MT 論文翻訳(概要): Taking advantage of noise in quantum reservoir computing

論文の概要: Taking advantage of noise in quantum reservoir computing

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.06814v3
Date: Thu, 8 Jun 2023 07:43:13 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-06-09 19:49:41.115260
Title: Taking advantage of noise in quantum reservoir computing
Title（参考訳）: 量子貯水池計算におけるノイズの活用
Authors: L. Domingo and G. Carlo and F. Borondo
Abstract要約: 量子雑音は量子貯水池計算の性能向上に有効であることを示す。我々の結果は量子デバイスの基礎となる物理的なメカニズムに新たな光を当てた。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: The biggest challenge that quantum computing and quantum machine learning are currently facing is the presence of noise in quantum devices. As a result, big efforts have been put into correcting or mitigating the induced errors. But, can these two fields benefit from noise? Surprisingly, we demonstrate that under some circumstances, quantum noise can be used to improve the performance of quantum reservoir computing, a prominent and recent quantum machine learning algorithm. Our results show that the amplitude damping noise can be beneficial to machine learning, while the depolarizing and phase damping noises should be prioritized for correction. This critical result sheds new light into the physical mechanisms underlying quantum devices, providing solid practical prescriptions for a successful implementation of quantum information processing in nowadays hardware.
Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングと量子機械学習が現在直面している最大の課題は、量子デバイスにおけるノイズの存在である。その結果、引き起こされたエラーの修正や軽減に多大な努力が払われた。しかし、この2つの分野はノイズの恩恵を受けるだろうか? 驚くべきことに、いくつかの状況下で量子ノイズは、著名な量子機械学習アルゴリズムである量子貯水池コンピューティングの性能を改善するために使用できる。その結果,振幅減衰ノイズは機械学習に有用であり,位相減衰ノイズは補正のために優先すべきであることがわかった。この決定的な結果は、量子デバイスの基礎となる物理メカニズムに新しい光を与え、今日のハードウェアで量子情報処理を成功させるための確かな実践的な処方薬を提供する。

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