論文の概要: Modular quantum extreme reservoir computing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.19336v1
- Date: Thu, 26 Dec 2024 19:15:09 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-30 17:25:49.981116
- Title: Modular quantum extreme reservoir computing
- Title(参考訳): モジュラ量子極端貯水池計算
- Authors: Hon Wai Lau, Aoi Hayashi, Akitada Sakurai, William John Munro, Kae Nemoto,
- Abstract要約: 量子極端貯水池計算の性能において、量子ビット間の接続性は重要な役割を担っている。
教師付き学習タスクにおいて,単一モジュール内の十分な長距離接続は,完全に接続されたネットワークに匹敵する性能が得られることを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License:
- Abstract: The connectivity between qubits plays a crucial role in the performance of quantum extreme reservoir computing (QERC), particularly regarding long-range and inter-modular connections. We demonstrate that sufficiently long-range connections within a single module can achieve performance comparable to fully connected networks in supervised learning tasks. Further analysis of inter-modular connection schemes -- such as boundary, parallel, and arbitrary links -- shows that even a small number of well-placed connections can significantly enhance QERC performance. These findings suggest that modular QERC architectures, which could be more easily implemented on two-dimensional quantum chips or through the integration of small quantum systems, provide an effective approach for machine learning tasks.
- Abstract(参考訳): 量子極端貯水池計算(QERC)における量子ビット間の接続は、特に長距離およびモジュラー間接続において重要な役割を担っている。
教師付き学習タスクにおいて,1つのモジュール内の十分に長い範囲の接続が,完全に接続されたネットワークに匹敵する性能を達成できることを実証した。
境界, 並列, 任意のリンクなどのモジュラー間接続スキームのさらなる解析は, 少数の良好な接続であってもQERC性能を著しく向上させることができることを示している。
これらの結果から,2次元量子チップや小型量子システムの統合により,より容易に実装できるモジュール型QERCアーキテクチャが,機械学習タスクに効果的なアプローチを提供する可能性が示唆された。
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