Fugu-MT 論文翻訳(概要): Quantum reservoir computing in atomic lattices

論文の概要: Quantum reservoir computing in atomic lattices

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.13401v1
Date: Wed, 20 Nov 2024 15:39:15 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-11-21 16:11:50.484011
Title: Quantum reservoir computing in atomic lattices
Title（参考訳）: 原子格子における量子貯水池計算
Authors: Guillem Llodrà, Pere Mujal, Roberta Zambrini, Gian Luca Giorgi,
Abstract要約: 量子貯水池計算は、量子システムの動的特性を利用して機械学習タスクを実行する。故障したシステムに頼らずに,QRCの最適性能を実現することができることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8437187555622164
License:
Abstract: Quantum reservoir computing (QRC) exploits the dynamical properties of quantum systems to perform machine learning tasks. We demonstrate that optimal performance in QRC can be achieved without relying on disordered systems. Systems with all-to-all topologies and random couplings are generally considered to minimize redundancies and enhance performance. In contrast, our work investigates the one-dimensional Bose-Hubbard model with homogeneous couplings, where a chaotic phase arises from the interplay between coupling and interaction terms. Interestingly, we find that performance in different tasks can be enhanced either in the chaotic regime or in the weak interaction limit. Our findings challenge conventional design principles and indicate the potential for simpler and more efficient QRC implementations tailored to specific tasks in Bose-Hubbard lattices.
Abstract（参考訳）: 量子貯水池コンピューティング(QRC)は、量子システムの動的特性を利用して機械学習タスクを実行する。故障したシステムに頼らずに,QRCの最適性能が達成できることを実証した。オール・ツー・オールトポロジとランダムな結合を持つシステムは一般に冗長性を最小化し、性能を向上させると考えられている。対照的に,本研究では,結合項と相互作用項の相互作用からカオス相が発生する一次元Bose-Hubbardモデルについて検討した。興味深いことに、異なるタスクにおけるパフォーマンスはカオス的状態でも弱い相互作用制限でも向上できる。本研究は,従来の設計原則に挑戦し,Bose-Hubbard格子の特定のタスクに適した,よりシンプルで効率的なQRC実装の可能性を示す。

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