Fugu-MT 論文翻訳(概要): Machine Learning for maximizing the memristivity of single and coupled quantum memristors

論文の概要: Machine Learning for maximizing the memristivity of single and coupled quantum memristors

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.05062v1
Date: Sun, 10 Sep 2023 16:07:18 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-09-12 14:59:53.425860
Title: Machine Learning for maximizing the memristivity of single and coupled quantum memristors
Title（参考訳）: 単一および結合量子memristorのmemristivityを最大化するための機械学習
Authors: Carlos Hernani-Morales, Gabriel Alvarado, Francisco Albarr\'an-Arriagada, Yolanda Vives-Gilabert, Enrique Solano, Jos\'e D. Mart\'in-Guerrero
Abstract要約: メムリシティの最大化は、2つの量子メムリスタの絡み合いの度合いにおいて大きな値をもたらすことを示す。この結果から,ニューロモルフィック量子コンピューティングの重要な構成要素として量子メムリスタを用いる可能性が高まった。
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: We propose machine learning (ML) methods to characterize the memristive properties of single and coupled quantum memristors. We show that maximizing the memristivity leads to large values in the degree of entanglement of two quantum memristors, unveiling the close relationship between quantum correlations and memory. Our results strengthen the possibility of using quantum memristors as key components of neuromorphic quantum computing.
Abstract（参考訳）: 本稿では,単一および結合量子メムリスタの記憶特性を特徴付ける機械学習(ML)手法を提案する。メムリスティビティを最大化すると、2つの量子メムリスタの絡み合いの度合いが大きくなり、量子相関とメモリの密接な関係が明らかにされる。本研究は,ニューロモルフィック量子コンピューティングの重要な構成要素として量子メmristorを用いる可能性を強化する。

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