論文の概要: Overcoming the Coherence Time Barrier in Quantum Machine Learning on
Temporal Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.16165v1
- Date: Tue, 26 Dec 2023 18:54:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-27 14:35:51.001097
- Title: Overcoming the Coherence Time Barrier in Quantum Machine Learning on
Temporal Data
- Title(参考訳): 時間データを用いた量子機械学習におけるコヒーレンス時間バリアの克服
- Authors: Fangjun Hu, Saeed A. Khan, Nicholas T. Bronn, Gerasimos Angelatos,
Graham E. Rowlands, Guilhem J. Ribeill, Hakan E. T\"ureci
- Abstract要約: 量子ビット型量子システムのための機械学習アルゴリズム NISQRC を提案する。
構成量子ビットの有限コヒーレンス時間に制約されない期間で時間データの処理を可能にする。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The practical implementation of many quantum algorithms known today is
believed to be limited by the coherence time of the executing quantum hardware
and quantum sampling noise. Here we present a machine learning algorithm,
NISQRC, for qubit-based quantum systems that enables processing of temporal
data over durations unconstrained by the finite coherence times of constituent
qubits. NISQRC strikes a balance between input encoding steps and mid-circuit
measurements with reset to endow the quantum system with an appropriate-length
persistent temporal memory to capture the time-domain correlations in the
streaming data. This enables NISQRC to overcome not only limitations imposed by
finite coherence, but also information scrambling or thermalization in
monitored circuits. The latter is believed to prevent known parametric circuit
learning algorithms even in systems with perfect coherence from operating
beyond a finite time period on streaming data. By extending the Volterra Series
analysis of dynamical systems theory to quantum systems, we identify
measurement and reset conditions necessary to endow a monitored quantum circuit
with a finite memory time. To validate our approach, we consider the well-known
channel equalization task to recover a test signal of $N_{ts}$ symbols that is
subject to a noisy and distorting channel. Through experiments on a 7-qubit
quantum processor and numerical simulations we demonstrate that $N_{ts}$ can be
arbitrarily long not limited by the coherence time.
- Abstract(参考訳): 今日知られている多くの量子アルゴリズムの実践的実装は、量子ハードウェアの実行と量子サンプリングノイズのコヒーレンス時間によって制限されていると考えられている。
本稿では,構成量子ビットの有限コヒーレンス時間に制約されない継続時間における時間データの処理を可能にする,量子ビットベースの量子システムのための機械学習アルゴリズムnisqrcを提案する。
NISQRCは入力エンコーディングステップと中間回路計測のバランスを保ち、リセットすることで、ストリーミングデータ内の時間領域相関をキャプチャするために、適切な持続時間メモリを量子システムに付与する。
これにより、NISQRCは有限コヒーレンスによって課される制限だけでなく、監視回路における情報スクランブルや熱化も克服できる。
後者は、完全なコヒーレンスを持つシステムにおいても、ストリーミングデータ上で有限時間を超えて動作することを防止する既知のパラメトリック回路学習アルゴリズムであると考えられている。
力学系理論のボルテラ級数解析を量子系に拡張することにより、観測された量子回路を有限メモリ時間で保持するために必要な測定条件とリセット条件を同定する。
提案手法を検証するために, 雑音および歪みのあるチャネルを対象とする$N_{ts}$シンボルの試験信号を復元する, よく知られたチャネル等化タスクを検討する。
7量子ビット量子プロセッサの実験と数値シミュレーションにより、$N_{ts}$はコヒーレンス時間に制限されずに任意に長いことができることを示した。
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