論文の概要: Predicting three-dimensional chaotic systems with four qubit quantum systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.15191v1
• Date: Sat, 25 Jan 2025 12:04:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-28 13:56:01.900321
• Title: Predicting three-dimensional chaotic systems with four qubit quantum systems
• Title（参考訳）: 4量子ビット量子系を用いた3次元カオス系の予測
• Authors: Joel Steinegger, Christoph Räth,
• Abstract要約: Reservoir Computing(RC)は、複雑なシステムのAIベースの予測モデルにおいて、最も有望なアプローチの一つである。 近年の研究では、量子系もRCの貯水池として適していることが示された。 ここでは、量子貯水池計算により3次元系を予測できることを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Reservoir computing (RC) is among the most promising approaches for AI-based prediction models of complex systems. It combines superior prediction performance with very low CPU-needs for training. Recent results demonstrated that quantum systems are also well-suited as reservoirs in RC. Due to the exponential growth of the Hilbert space dimension obtained by increasing the number of quantum elements small quantum systems are already sufficient for time series prediction. Here, we demonstrate that three-dimensional systems can already well be predicted by quantum reservoir computing with a quantum reservoir consisting of the minimal number of qubits necessary for this task, namely four. This is achieved by optimizing the encoding of the data, using spatial and temporal multiplexing and recently developed read-out-schemes that also involve higher exponents of the reservoir response. We outline, test and validate our approach using eight prototypical three-dimensional chaotic systems. Both, the short-term prediction and the reproduction of the long-term system behavior (the system's "climate") are feasible with the same setup of optimized hyperparameters. Our results may be a further step towards the realization of a dedicated small quantum computer for prediction tasks in the NISQ-era.
• Abstract（参考訳）: Reservoir Computing(RC)は、複雑なシステムのAIベースの予測モデルにおいて、最も有望なアプローチの一つである。 優れた予測性能と、トレーニング用のCPUが極めて低いことを組み合わせる。 近年の研究では、量子系もRCの貯水池として適していることが示された。 ヒルベルト空間次元の指数的な成長は、量子要素の数を増やして得られるため、小さな量子系はすでに時系列予測に十分である。 ここでは、このタスクに必要な最小の量子ビット数からなる量子貯水池による量子貯水池計算により、既に3次元システムは予測可能であることを実証する。 これは、空間的および時間的多重化を用いてデータの符号化を最適化し、最近、貯水池応答の高指数も含む読み出しスキームを開発したことにより達成される。 8つの原型3次元カオスシステムを用いて,我々のアプローチの概要,検証,検証を行った。 短期予測と長期システムの挙動(システムの「気候」)の再現は、最適化されたハイパーパラメータの同じ設定で実現可能である。 我々の結果は、NISQ時代における予測タスクのための専用小型量子コンピュータの実現に向けたさらなる一歩かもしれない。

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