論文の概要: Leveraging non-unital noise for gate-based quantum reservoir computing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.07886v1
• Date: Thu, 12 Sep 2024 09:46:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-13 17:08:15.551497
• Title: Leveraging non-unital noise for gate-based quantum reservoir computing
• Title（参考訳）: ゲート型量子貯水池計算における非単位ノイズの活用
• Authors: Francesco Monzani, Emanuele Ricci, Luca Nigro, Enrico Prati,
• Abstract要約: 振幅減衰によるエネルギー散逸は、ネットワークの短期記憶能力と表現力を大幅に向上させる。 超伝導量子ビットに適用した現実的なノイズモデルをエミュレートすることにより、学習の改善を確認した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9374652839580183
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We identify a noise model that ensures the functioning of an echo state network employing a gate-based quantum computer for reservoir computing applications. Energy dissipation induced by amplitude damping drastically improves the short-term memory capacity and expressivity of the network, by simultaneously providing fading memory and richer dynamics. There is an ideal dissipation rate that ensures the best operation of the echo state network around $\gamma\sim$ 0.03. Nevertheless, these beneficial effects are stable as the intensity of the applied noise increases. The improvement of the learning is confirmed by emulating a realistic noise model applied to superconducting qubits, paving the way for the application of reservoir computing methods in current non-fault-tolerant quantum computers.
• Abstract（参考訳）: ゲート型量子コンピュータを応用したエコー状態ネットワークの機能を保証するノイズモデルを特定する。 振幅減衰によるエネルギー散逸は、フェージングメモリとよりリッチなダイナミクスを同時に提供することにより、ネットワークの短期記憶能力と表現性を大幅に向上させる。 エコー状態ネットワークの最良の操作を$\gamma\sim$ 0.03 で保証する理想的な散逸速度がある。 しかしながら、これらの効果は、印加された雑音の強度が増加するにつれて安定である。 超伝導量子ビットに適用された現実的なノイズモデルをエミュレートし、現在の非フォールト耐性量子コンピュータにおける貯水池計算手法の適用方法を明らかにすることにより、学習の改善を確認した。

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