論文の概要: Memory-Augmented Hybrid Quantum Reservoir Computing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.09886v2
• Date: Tue, 12 Nov 2024 11:19:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-13 13:16:09.617244
• Title: Memory-Augmented Hybrid Quantum Reservoir Computing
• Title（参考訳）: メモリ強化型ハイブリッド量子貯留層計算
• Authors: J. Settino, L. Salatino, L. Mariani, M. Channab, L. Bozzolo, S. Vallisa, P. Barillà, A. Policicchio, N. Lo Gullo, A. Giordano, C. Mastroianni, F. Plastina,
• Abstract要約: 本稿では、量子計測の古典的後処理を通じてメモリを実装するハイブリッド量子古典的アプローチを提案する。 我々は、完全に連結されたIsingモデルとRydberg原子配列の2つの物理プラットフォーム上でモデルをテストした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Reservoir computing (RC) is an effective method for predicting chaotic systems by using a high-dimensional dynamic reservoir with fixed internal weights, while keeping the learning phase linear, which simplifies training and reduces computational complexity compared to fully trained recurrent neural networks (RNNs). Quantum reservoir computing (QRC) uses the exponential growth of Hilbert spaces in quantum systems, allowing for greater information processing, memory capacity, and computational power. However, the original QRC proposal requires coherent injection of inputs multiple times, complicating practical implementation. We present a hybrid quantum-classical approach that implements memory through classical post-processing of quantum measurements. This approach avoids the need for multiple coherent input injections and is evaluated on benchmark tasks, including the chaotic Mackey-Glass time series prediction. We tested our model on two physical platforms: a fully connected Ising model and a Rydberg atom array. The optimized model demonstrates promising predictive capabilities, achieving a higher number of steps compared to previously reported approaches.
• Abstract（参考訳）: 貯留層計算(Reservoir Computing, RC)は、学習フェーズを線形に保ちながら、内部重みを固定した高次元動的貯水池を用いてカオスシステムを予測するための有効な手法である。 量子貯水池コンピューティング(QRC)は、量子システムにおけるヒルベルト空間の指数的成長を利用して、情報処理、メモリ容量、計算能力を高める。 しかし、元のQRC提案では、入力を複数回コヒーレントに注入する必要があるため、実践的な実装が複雑になる。 本稿では、量子計測の古典的後処理を通じてメモリを実装するハイブリッド量子古典的アプローチを提案する。 このアプローチは複数のコヒーレントな入力インジェクションの必要性を回避し、カオスなMackey-Glass時系列予測を含むベンチマークタスクで評価される。 我々は、完全に連結されたIsingモデルとRydberg原子配列の2つの物理プラットフォーム上でモデルをテストした。 最適化されたモデルは期待できる予測能力を示し、以前報告されたアプローチよりも多くのステップを達成する。

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