論文の概要: Skin effect in quantum neural networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.14112v1
• Date: Thu, 20 Jun 2024 08:53:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-21 14:40:46.100861
• Title: Skin effect in quantum neural networks
• Title（参考訳）: 量子ニューラルネットワークにおける皮膚効果
• Authors: Antonio Sannia, Gian Luca Giorgi, Stefano Longhi, Roberta Zambrini,
• Abstract要約: システムは、その性質が境界条件に大きく影響された場合、皮膚効果を示すと言われている。 量子ニューラルネットワークは、この挙動を示すことができ、その基本的な関心を超えた皮膚効果も計算タスクで活用できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8437187555622164
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In the field of dissipative systems, the non-Hermitian skin effect has generated significant interest due to its unexpected implications. A system is said to exhibit a skin effect if its properties are largely affected by the boundary conditions. Despite the burgeoning interest, the potential impact of this phenomenon on emerging quantum technologies remains unexplored. In this work, we address this gap by demonstrating that quantum neural networks can exhibit this behavior and that skin effects, beyond their fundamental interest, can also be exploited in computational tasks. Specifically, we show that the performance of a given complex network used as a quantum reservoir computer is dictated solely by the boundary conditions of a dissipative line within its architecture. The closure of one (edge) link is found to drastically change the performance in time series processing proving the possibility to exploit skin effects for machine learning.
• Abstract（参考訳）: 散逸系の分野では、非エルミート皮膚効果は、その予期せぬ意味から大きな関心を集めている。 システムは、その性質が境界条件に大きく影響された場合、皮膚効果を示すと言われている。 急成長する関心にもかかわらず、この現象が新興量子技術に与える影響は未解明のままである。 本研究は,量子ニューラルネットワークがこのような挙動を示し,その基本的な関心を超える皮膚効果を計算処理にも活用できることを実証することによって,このギャップに対処するものである。 具体的には、量子貯水池コンピュータとして使用される複雑なネットワークの性能は、そのアーキテクチャ内の散逸線の境界条件によってのみ決定されることを示す。 1つの(エッジ)リンクの閉鎖は、機械学習に皮膚効果を利用する可能性を証明した時系列処理のパフォーマンスを劇的に変化させる。

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