論文の概要: Quantum Discrete Maps: Data-driven Quantum Dynamical Embedding Method
for Long-term Prediction on a Near-term Quantum Computer
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.15976v2
- Date: Wed, 20 Dec 2023 02:42:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-21 22:11:12.888654
- Title: Quantum Discrete Maps: Data-driven Quantum Dynamical Embedding Method
for Long-term Prediction on a Near-term Quantum Computer
- Title（参考訳）: 量子離散写像:データ駆動型量子力学埋め込み法による短期量子コンピュータの長期予測
- Authors: Tai-Ping Sun, Zhao-Yun Chen, Cheng Xue, Huan-Yu Liu, Xi-Ning Zhuang,
Yun-Jie Wang, Shi-Xin Ma, Hai-Feng Zhang, Yu-Chun Wu, Guo-Ping Guo
- Abstract要約: 量子力学埋め込みを用いた長期時系列予測のためのデータ駆動方式である量子離散写像(QDM)を導入する。
我々は,このモデルを,Lucleable error-cancellation Layer (LECL) を用いてOriginq Wu-Kong超伝導量子プロセッサ上に実装した。
本研究は、短期量子コンピュータにおける長期時系列の処理に向けた重要なステップを立証するものである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.981888416088577
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: The increasing focus on long-term time series prediction across various
fields has been significantly strengthened by advancements in quantum
computation. In this paper, we introduce quantum discrete maps (QDMs), a
data-driven method designed for long-term time series prediction with quantum
dynamical embedding. This approach enables a trainable embedding of the data
space into an extended state space, allowing for the recursive retrieval of
time series information. Based on its independency of time series length, this
method achieves depth-efficient quantum circuits that are crucial for near-term
quantum computers. Numerical simulations demonstrate the model's improved
performance in prediction accuracy and resource efficiency over existing
methods. We implement this model on the Originq Wu-Kong superconducting quantum
processor with a learnable error-cancellation layer (LECL) for error
mitigation, further validates the practical applicability of our approach on
near-term quantum devices. Furthermore, the theoretical analysis of the QDM's
dynamical properties and its universality enhances its potential for time
series prediction. This study establishes a significant step towards the
processing of long-term time series on near-term quantum computers, integrating
data-driven learning with discrete time quantum maps for enhanced forecasting
capabilities.
- Abstract（参考訳）: 様々な分野にわたる長期時系列予測への焦点の増大は、量子計算の進歩によって著しく強化されている。
本稿では,量子力学埋め込みを用いた長期時系列予測のためのデータ駆動方式である量子離散写像(QDM)を提案する。
このアプローチでは、トレーニング可能なデータ空間を拡張状態空間に埋め込み、時系列情報の再帰的な検索を可能にする。
本手法は, 時間列長の非依存性に基づいて, 短期量子コンピュータにとって重要な深度効率の量子回路を実現する。
数値シミュレーションにより,既存の手法に対する予測精度と資源効率の向上が示された。
本モデルは,Lucleable error-cancellation Layer (LECL) を用いた量子プロセッサのOriginq Wu-Kong上に実装し,近距離量子デバイスへのアプローチの適用性を検証した。
さらに、QDMの力学特性とその普遍性の理論解析により、時系列予測の可能性を高める。
本研究は、データ駆動学習と離散時間量子マップの統合による予測能力の向上により、短期量子コンピュータにおける長期時系列処理への大きな一歩を定めている。
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