論文の概要: Harnessing quantum back-action for time-series processing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.03979v1
• Date: Wed, 06 Nov 2024 15:15:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-07 19:23:09.221883
• Title: Harnessing quantum back-action for time-series processing
• Title（参考訳）: 時系列処理のためのハーネス化量子バックアクション
• Authors: Giacomo Franceschetto, Marcin Płodzień, Maciej Lewenstein, Antonio Acín, Pere Mujal,
• Abstract要約: 量子機械学習プロトコルに弱い測定を組み込むことは、実行時間のスケーリングと全体的なパフォーマンスの両方に利点をもたらすことを示す。 この研究は、量子貯水池コンピューティングにおける弱い測定ベースのプロトコルの実装を促進するための包括的で実用的なレシピを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Quantum measurements affect the state of the observed systems via back-action. While projective measurements extract maximal classical information, they drastically alter the system. In contrast, weak measurements balance information extraction with the degree of disturbance. Considering the prevalent use of projective measurements in quantum computing and communication protocols, the potential benefits of weak measurements in these fields remain largely unexplored. In this work, we demonstrate that incorporating weak measurements into a quantum machine-learning protocol known as quantum reservoir computing provides advantages in both execution time scaling and overall performance. We analyze different measurement settings by varying the measurement strength across two benchmarking tasks. Our results reveal that carefully optimizing both the reservoir Hamiltonian parameters and the measurement strength can significantly improve the quantum reservoir computing algorithm performance. This work provides a comprehensive and practical recipe to promote the implementation of weak measurement-based protocols in quantum reservoir computing. Moreover, our findings motivate further exploration of experimental protocols that leverage the back-action effects of weak measurements.
• Abstract（参考訳）: 量子測定は、バックアクションを介して観測されたシステムの状態に影響を与える。 射影測定は最大古典情報を抽出するが、システムを大幅に変更する。 対照的に、弱い測定は情報抽出と乱れの程度をバランスさせる。 量子コンピューティングや通信プロトコルにおける射影測定の一般的な利用を考えると、これらの分野における弱い測定の潜在的な利点は、ほとんど解明されていないままである。 本研究では、量子貯水池計算と呼ばれる量子機械学習プロトコルに弱い測定を組み込むことで、実行時間のスケーリングと全体的なパフォーマンスの両面での利点を実証する。 2つのベンチマークタスク間で測定強度を変化させることで、異なる測定設定を解析する。 その結果, 貯留層ハミルトンパラメータと測定強度の両方を慎重に最適化することで, 量子貯水池計算アルゴリズムの性能を大幅に向上させることができることがわかった。 この研究は、量子貯水池コンピューティングにおける弱い測定ベースのプロトコルの実装を促進するための包括的で実用的なレシピを提供する。 さらに,弱測定のバックアクション効果を利用した実験プロトコルの探索も行った。

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