論文の概要: Practical Few-Atom Quantum Reservoir Computing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.04799v2
• Date: Tue, 28 Jan 2025 20:32:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-30 15:51:13.898376
• Title: Practical Few-Atom Quantum Reservoir Computing
• Title（参考訳）: 量子貯留層計算の実用化
• Authors: Chuanzhou Zhu, Peter J. Ehlers, Hendra I. Nurdin, Daniel Soh,
• Abstract要約: 量子Reservoir Computing (QRC) は、複雑な計算問題に異常な効率とエネルギー使用量の最小化で対処するために量子システムを利用する。 本稿では、光学キャビティ内の2レベル原子をわずかに含む最小限の量子貯水池を利用するQRCフレームワークを提案する。
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• Abstract: Quantum Reservoir Computing (QRC) harnesses quantum systems to tackle intricate computational problems with exceptional efficiency and minimized energy usage. This paper presents a QRC framework that utilizes a minimalistic quantum reservoir, consisting of only a few two-level atoms within an optical cavity. The system is inherently scalable, as newly added atoms automatically couple with the existing ones through the shared cavity field. We demonstrate that the quantum reservoir outperforms traditional classical reservoir computing in both memory retention and nonlinear data processing through two tasks, namely the prediction of time-series data using the Mackey-Glass task and the classification of sine-square waveforms. Our results show significant performance improvements with an increasing number of atoms, facilitated by non-destructive, continuous quantum measurements and polynomial regression techniques. These findings confirm the potential of QRC as a practical and efficient solution to addressing complex computational challenges in quantum machine learning.
• Abstract（参考訳）: 量子Reservoir Computing (QRC) は、複雑な計算問題に異常な効率とエネルギー使用量の最小化で対処するために量子システムを利用する。 本稿では、光学キャビティ内の2レベル原子をわずかに含む最小限の量子貯水池を利用するQRCフレームワークを提案する。 このシステムは本質的にスケーラブルであり、新たに追加された原子は共有キャビティフィールドを介して既存の原子と自動的に結合する。 量子貯水池は2つのタスク、すなわちマッキーグラスタスクを用いた時系列データの予測と正方形波形の分類において、メモリ保持と非線形データ処理の両方において従来の古典的貯水池計算より優れていることを示す。 その結果,非破壊的連続量子計測法と多項式回帰法により促進される原子数の増加に伴い,大幅な性能向上が得られた。 これらの結果は、量子機械学習における複雑な計算課題に対処するための実用的で効率的なソリューションとして、QRCの可能性を裏付けるものである。

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