論文の概要: Quantum reservoir computing using the stabilizer formalism for encoding classical data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.00445v1
- Date: Sat, 29 Jun 2024 13:59:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-04 03:15:45.250761
- Title: Quantum reservoir computing using the stabilizer formalism for encoding classical data
- Title（参考訳）: 古典データ符号化のための安定化器形式を用いた量子貯水池計算
- Authors: Franz G. Fuchs, Alexander J. Stasik, Stanley Miao, Ola Tangen Kulseng, Ruben Pariente Bassa,
- Abstract要約: 時間列を与えられた安定化器の余集合によって定義される部分空間に強固にエンコードしデコードする標準的な方法の一般化を提供する。
重要な観察はデコードステップを実行する必要があることであり、それによって一貫したエンコーディングの方法が保証される。
以上の結果から,トレーニングデータの長さによってシステムの性能が向上していることが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.58317527488534
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Utilizing a quantum system for reservoir computing has recently received a lot of attention. Key challenges are related to how on can optimally en- and decode classical information, as well as what constitutes a good reservoir. Our main contribution is a generalization of the standard way to robustly en- and decode time series into subspaces defined by the cosets of a given stabilizer. A key observation is the necessity to perform the decoding step, which in turn ensures a consistent way of encoding. This provides a systematic way to encode classical information in a robust way. We provide a numerical analysis on a discrete time series given by two standard maps, namely the logistic and the H\'enon map. Our numerical findings indicate that the system's performance is increasing with the length of the training data.
- Abstract（参考訳）: 貯水池コンピューティングのための量子システムの利用は、最近多くの注目を集めている。
鍵となる課題は、古典的な情報を最適にエンコードし、デコードする方法と、優れた貯水池を構成するものに関連している。
我々の主な貢献は、時間列を与えられた安定化器の余集合によって定義される部分空間に強固にエンコードしデコードする標準的な方法の一般化である。
重要な観察はデコードステップを実行する必要があることであり、それによって一貫したエンコーディングの方法が保証される。
これにより、古典情報を堅牢な方法でエンコードする体系的な方法が提供される。
我々は、2つの標準写像、すなわちロジスティック写像とH'enon写像によって与えられる離散時系列に関する数値解析を行う。
以上の結果から,トレーニングデータの長さによってシステムの性能が向上していることが示唆された。
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