Fugu-MT 論文翻訳(概要): Reservoir Computing Using Measurement-Controlled Quantum Dynamics

論文の概要: Reservoir Computing Using Measurement-Controlled Quantum Dynamics

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.01024v1
Date: Fri, 1 Mar 2024 22:59:41 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-05 15:38:55.767814
Title: Reservoir Computing Using Measurement-Controlled Quantum Dynamics
Title（参考訳）: 測定制御量子ダイナミクスを用いた貯留層計算
Authors: A.H.Abbas and Ivan S.Maksymov
Abstract要約: 共振器内のプローブ原子の力学を利用する量子RCシステムを提案する。提案した量子貯水池は、少数の人工ニューロンを用いて高速で信頼性の高い予測を行うことができる。
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: Physical reservoir computing (RC) is a machine learning algorithm that employs the dynamics of a physical system to forecast highly nonlinear and chaotic phenomena. In this paper, we introduce a quantum RC system that employs the dynamics of a probed atom in a cavity. The atom experiences coherent driving at a particular rate, leading to a measurement-controlled quantum evolution. The proposed quantum reservoir can make fast and reliable forecasts using a small number of artificial neurons compared with the traditional RC algorithm. We theoretically validate the operation of the reservoir, demonstrating its potential to be used in error-tolerant applications, where approximate computing approaches may be used to make feasible forecasts in conditions of limited computational and energy resources.
Abstract（参考訳）: 物理貯留層計算(英: physical reservoir computing、rc)は、高度に非線形なカオス現象を予測するために物理システムのダイナミクスを用いる機械学習アルゴリズムである。本稿では,キャビティ内のプローブ原子のダイナミクスを利用した量子rcシステムを提案する。原子は特定の速度でコヒーレント駆動を経験し、測定制御された量子進化に繋がる。提案する量子貯水池は,従来のrcアルゴリズムと比較して,少数の人工ニューロンを用いて高速かつ信頼性の高い予測を行うことができる。計算量やエネルギー資源の限られた条件下での予測に近似計算手法が用いられる可能性があるため、理論上は貯水池の運用を検証し、エラー耐性アプリケーションで使用される可能性を示している。

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