論文の概要: Solving the time-complexity problem and tuning the performance of
quantum reservoir computing by artificial memory restriction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.12876v1
- Date: Thu, 22 Jun 2023 13:37:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-23 14:25:50.569660
- Title: Solving the time-complexity problem and tuning the performance of
quantum reservoir computing by artificial memory restriction
- Title（参考訳）: 時間複雑化問題の解法と人工メモリ制限による量子貯水池計算の性能調整
- Authors: Saud \v{C}indrak, Brecht Donvil, Kathy L\"udge, Lina Jaurigue
- Abstract要約: 時間的タスクを解くための量子貯水池計算の適合性は、測定が行われると量子システムの崩壊によって妨げられる。
少数の入力のみを用いて量子貯水池のメモリを人工的に制限することを提案する。
線形および二次的なアルゴリズムを,完全連結な逆イジングモデルと量子プロセッサモデルに対して数値的に検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Quantum reservoir computing is a computing approach which aims at utilising
the complexity and high-dimensionality of small quantum systems, together with
the fast trainability of reservoir computing, in order to solve complex tasks.
The suitability of quantum reservoir computing for solving temporal tasks is
hindered by the collapse of the quantum system when measurements are made. This
leads to the erasure of the memory of the reservoir. Hence, for every output,
the entire input signal is needed to reinitialise the reservoir, leading to
quadratic time complexity. Overcoming this issue is critical to the hardware
implementation of quantum reservoir computing. We propose artificially
restricting the memory of the quantum reservoir by only using a small number
inputs to reinitialise the reservoir after measurements are performed, leading
to linear time complexity. This not only substantially reduces the number of
quantum operations needed to perform timeseries prediction tasks, it also
provides a means of tuning the nonlinearity of the response of the reservoir,
which can lead to significant performance improvement. We numerically study the
linear and quadratic algorithms for a fully connected transverse Ising model
and a quantum processor model. We find that our proposed linear algorithm not
only significantly reduces the computational cost but also provides an
experimental accessible means to optimise the task specific reservoir computing
performance.
- Abstract（参考訳）: 量子リザーバコンピューティング(quantum reservoir computing)は、複雑なタスクを解決するために、小さな量子システムの複雑性と高次元を、リザーバコンピューティングの高速トレーサビリティとともに活用することを目的としたコンピューティングアプローチである。
時間的タスクを解くための量子貯水池計算の適合性は、測定が行われると量子システムの崩壊によって妨げられる。
これにより貯水池の記憶が消去される。
したがって、全ての出力に対して、貯水池を再起動するために入力信号全体が必要であるため、二次的な時間的複雑さが生じる。
この問題を克服することは、量子貯水池コンピューティングのハードウェア実装に不可欠である。
本稿では,少数の入力のみを用いて量子貯水池のメモリを人工的に制限し,測定後に貯水池を再起動させる手法を提案する。
これにより、時系列予測タスクの実行に必要な量子演算数が大幅に削減されるだけでなく、貯水池の応答の非線形性を調整する手段も提供され、性能が大幅に向上する。
線形および二次的なアルゴリズムを,完全連結な逆イジングモデルと量子プロセッサモデルに対して数値的に検討する。
提案する線形アルゴリズムは計算コストを大幅に削減するだけでなく,タスク固有の貯留層計算性能を最適化する実験的な手段を提供する。
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