Fugu-MT 論文翻訳(概要): Engineering Quantum Reservoirs through Krylov Complexity, Expressivity and Observability

論文の概要: Engineering Quantum Reservoirs through Krylov Complexity, Expressivity and Observability

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.12079v2
Date: Wed, 19 Feb 2025 17:48:30 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-02-20 13:56:07.888489
Title: Engineering Quantum Reservoirs through Krylov Complexity, Expressivity and Observability
Title（参考訳）: クリロフ複雑度, 表現性, 可観測性を利用した工学的量子貯留層
Authors: Saud Čindrak, Lina Jaurigue, Kathy Lüdge,
Abstract要約: この研究は、量子貯水池計算におけるタスク性能を理解するために、Krylovに基づく情報測度を用いている。我々は,量子系の短時間進化におけるタスク性能を,忠実度と拡散複雑性によって説明できることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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Abstract: This study employs Krylov-based information measures to understand task performance in quantum reservoir computing, a sub-field of quantum machine learning. In our study we show that fidelity and spread complexity can only explain the task performance for short time evolutions of the quantum systems. We then discuss two measures, Krylov expressivity and Krylov observability, and compare them to task performance and the information processing capacity. Our results show that Krylov observability exhibits almost identical behavior to information processing capacity, while being three orders of times faster to compute. In the case when the system is undersampled Krylov observability best captures the behavior of the task performance.
Abstract（参考訳）: この研究は、量子機械学習のサブフィールドである量子貯水池コンピューティングにおけるタスク性能を理解するために、Krylovに基づく情報測度を用いている。本研究は, 量子系の短時間進化におけるタスク性能について, 忠実度と拡散複雑性が説明できることを示すものである。次に、Krylov表現性とKrylov可観測性という2つの尺度について論じ、それらをタスク性能と情報処理能力と比較する。以上の結果から,Krylovオブザーバビリティは情報処理能力とほぼ同一の挙動を示し,計算の3倍高速であることがわかった。システムがアンサンプされた場合、Krylovオブザーバビリティはタスクパフォーマンスの振る舞いを最もよく捉えます。

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