論文の概要: Generating Reservoir State Descriptions with Random Matrices

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.07278v1
• Date: Wed, 10 Apr 2024 18:10:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-12 15:48:02.419335
• Title: Generating Reservoir State Descriptions with Random Matrices
• Title（参考訳）: ランダム行列を用いた貯留層状態記述の生成
• Authors: Samuel Tovey, Christian Holm, Michael Spannowsky,
• Abstract要約: 簡単な量子システムとランダム行列を用いて,計算機計測を貯水する新しい手法を実証する。 この研究は、自然学習装置のための単純な量子システムの測定にランダム行列を用いることを強調した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We demonstrate a novel approach to reservoir computer measurements through the use of a simple quantum system and random matrices to motivate how atomic-scale devices might be used for real-world computing applications. In our approach, random matrices are used to construct reservoir measurements, introducing a simple, scalable means for producing state descriptions. In our studies, systems as simple as a five-atom Heisenberg spin chain are used to perform several tasks, including time series prediction and data interpolation. The performance of the measurement technique as well as their current limitations are discussed in detail alongside an exploration of the diversity of measurements yielded by the random matrices. Additionally, we explore the role of the parameters of the spin chain, adjusting coupling strength and the measurement dimension, yielding insights into how these learning machines might be automatically tuned for different problems. This research highlights the use of random matrices as measurements of simple quantum systems for natural learning devices and outlines a path forward for improving their performance and experimental realisation.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,量子システムとランダム行列を用いてコンピュータ計測を貯蓄する新しい手法を実証し,原子スケールのデバイスが現実世界のコンピューティングアプリケーションにどのように使われるかを示す。 提案手法では, ランダム行列を用いて貯水池の測定を行い, 簡易でスケーラブルな状態記述手法を提案する。 本研究では, 時系列予測やデータ補間など, 5原子ハイゼンベルクスピンチェーンのような単純なシステムを用いて, いくつかのタスクを遂行する。 測定手法の性能および現状の限界について, ランダムな行列による測定の多様性の探索とともに詳細に考察した。 さらに,スピンチェーンのパラメータの役割を探求し,結合強度と測定次元を調整し,これらの学習機械を異なる問題に対して自動的に調整する方法についての洞察を得る。 本研究は,自然学習装置における単純な量子系の測定におけるランダム行列の利用を強調し,その性能向上と実験的実現に向けての道筋を概説する。

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