論文の概要: Practical and Scalable Quantum Reservoir Computing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.04799v1
• Date: Wed, 8 May 2024 04:14:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-09 15:24:34.036331
• Title: Practical and Scalable Quantum Reservoir Computing
• Title（参考訳）: 実用的でスケーラブルな量子貯留層計算
• Authors: Chuanzhou Zhu, Peter J. Ehlers, Hendra I. Nurdin, Daniel Soh,
• Abstract要約: 量子貯留層計算(Quantum Reservoir Computing)は、量子システムを利用して、前例のない効率と省エネルギーで複雑な計算課題を解決する。 本稿では, 単一モード光空洞内の2レベル原子からなる量子光学貯留層を用いた新しいQRCフレームワークを提案する。 我々は,2つの主要なタスク,すなわち正方形波形の分類による時系列データの予測を通じて,貯水池の性能を評価する。
• 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: Quantum Reservoir Computing leverages quantum systems to solve complex computational tasks with unprecedented efficiency and reduced energy consumption. This paper presents a novel QRC framework utilizing a quantum optical reservoir composed of two-level atoms within a single-mode optical cavity. Employing the Jaynes-Cummings and Tavis-Cummings models, we introduce a scalable and practically measurable reservoir that outperforms traditional classical reservoir computing in both memory retention and nonlinear data processing. We evaluate the reservoir's performance through two primary tasks: the prediction of time-series data via the Mackey-Glass task and the classification of sine-square waveforms. Our results demonstrate significant enhancements in performance with increased numbers of atoms, supported by non-destructive, continuous quantum measurements and polynomial regression techniques. This study confirms the potential of QRC to offer a scalable and efficient solution for advanced computational challenges, marking a significant step forward in the integration of quantum physics with machine learning technology.
• Abstract（参考訳）: 量子貯留層計算(Quantum Reservoir Computing)は、量子システムを利用して、前例のない効率と省エネルギーで複雑な計算課題を解決する。 本稿では, 単一モード光空洞内の2レベル原子からなる量子光学貯留層を用いた新しいQRCフレームワークを提案する。 本稿では,Jaynes-CummingsモデルとTavis-Cummingsモデルを用いて,メモリ保持と非線形データ処理の両方において従来の貯水池計算より優れるスケーラブルで実測可能な貯水池を提案する。 我々は,マッキーグラスタスクによる時系列データの予測と正方形波形の分類という2つの主要なタスクを通じて,貯水池の性能を評価する。 本研究は,非破壊的連続量子計測と多項式回帰法により支持された原子数の増加による性能の著しい向上を示すものである。 この研究は、QRCが高度な計算課題に対してスケーラブルで効率的なソリューションを提供する可能性を確認し、量子物理学と機械学習技術の統合において大きな一歩を踏み出した。

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