論文の概要: Thermodynamic Computing via Autonomous Quantum Thermal Machines

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.15905v1
• Date: Wed, 30 Aug 2023 09:15:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-31 13:53:12.372652
• Title: Thermodynamic Computing via Autonomous Quantum Thermal Machines
• Title（参考訳）: 自律量子熱機械による熱力学計算
• Authors: Patryk Lipka-Bartosik, Mart\'i Perarnau-Llobet, Nicolas Brunner
• Abstract要約: 我々は,自律型量子熱機械に基づく古典計算のための物理モデルを開発した。 熱力学ニューロンのネットワークは任意の所望の機能を発揮することを示す。
• 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: We develop a physics-based model for classical computation based on autonomous quantum thermal machines. These machines consist of few interacting quantum bits (qubits) connected to several environments at different temperatures. Heat flows through the machine are here exploited for computing. The process starts by setting the temperatures of the environments according to the logical input. The machine evolves, eventually reaching a non-equilibrium steady state, from which the output of the computation can be determined via the temperature of an auxilliary finite-size reservoir. Such a machine, which we term a "thermodynamic neuron", can implement any linearly-separable function, and we discuss explicitly the cases of NOT, 3-majority and NOR gates. In turn, we show that a network of thermodynamic neurons can perform any desired function. We discuss the close connection between our model and artificial neurons (perceptrons), and argue that our model provides an alternative physics-based analogue implementation of neural networks, and more generally a platform for thermodynamic computing.
• Abstract（参考訳）: 自律的量子熱機械に基づく古典計算のための物理モデルを開発した。 これらの機械は、異なる温度で複数の環境に接続される相互作用量子ビット(量子ビット)がほとんどない。 マシン内の熱流はここで計算に利用される。 プロセスは、論理入力に従って環境の温度を設定することから始まります。 マシンは進化し、最終的に非平衡定常状態に到達し、計算の出力は補助的な有限サイズの貯水池の温度によって決定される。 このような機械は「熱力学ニューロン」と呼ばれ、任意の線形分離可能な機能を実装でき、NOT, 3-majority, NORゲートのケースを明確に議論する。 次に、熱力学ニューロンのネットワークが所望の機能を実行することができることを示す。 我々は、モデルと人工ニューロン(知覚子)の密接な関係について論じ、ニューラルネットワークの代替物理ベースのアナログ実装を提供し、より一般的には熱力学コンピューティングのプラットフォームを提供していると論じる。

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