論文の概要: Statistical noise enhances quantumness benefits in spin-network quantum reservoir computing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.17837v1
• Date: Thu, 24 Apr 2025 17:50:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:53.53889
• Title: Statistical noise enhances quantumness benefits in spin-network quantum reservoir computing
• Title（参考訳）: 統計ノイズはスピンネットワーク量子貯水池計算における量子性優位性を高める
• Authors: Youssef Kora, Christoph Simon,
• Abstract要約: スピンネットワークQRCにおける統計的ノイズが量子性による性能効果に与える影響について検討する。 有限等級の量子絡み合いとコヒーレンスを有する貯水池は, 統計的騒音が性能に与える影響に対してより安定であることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum reservoir computing offers a promising approach to the utilization of complex quantum dynamics in machine learning. Statistical noise inevitably arises in real settings of quantum reservoir computing (QRC) due to the practical necessity of taking a small to moderate number of measurements. We investigate the effect of statistical noise in spin-network QRC on the possible performance benefits conferred by quantumness. As our measures of quantumness, we employ both quantum entanglement, which we quantify by the partial transpose of the density matrix, and coherence, which we quantify as the sum of the absolute values of the off-diagonal elements of the density matrix. We find that reservoirs which enjoy a finite degree of quantum entanglement and coherence are more stable against the adverse effects of statistical noise on performance compared to their unentangled, incoherent counterparts. Our results indicate that the potential benefit reservoir computers may derive from quantumness depends on the number of measurements used for training and testing, and may indeed be enhanced by statistical noise. These findings not only emphasize the importance of incorporating realistic noise models, but also suggest that the search for quantum advantage may be aided rather than impeded by the practical constraints of implementation within existing machines.
• Abstract（参考訳）: 量子貯水池コンピューティングは、機械学習における複雑な量子力学の利用に有望なアプローチを提供する。 統計的ノイズは、量子貯水池計算(QRC)の実際の設定で必然的に発生する。 スピンネットワークQRCにおける統計的ノイズが量子性による性能効果に与える影響について検討する。 量子性の尺度として、密度行列の部分変換によって量子化する量子絡み合いと、密度行列の外対角要素の絶対値の和として量子化するコヒーレンスの両方を用いる。 有限の量子エンタングルメントとコヒーレンスを享受する貯水池は,非絡み合いの非コヒーレントな貯水池に比べて,統計的ノイズが性能に及ぼす影響に対してより安定であることがわかった。 以上の結果から,計算機の量子性から得られる潜在的なメリットは,トレーニングやテストに使用される測定値の数に依存する可能性が示唆され,統計的ノイズによって実際に向上することが示唆された。 これらの知見は、現実的なノイズモデルを導入することの重要性を強調するだけでなく、既存のマシンにおける実装の実践的制約によって妨げられるのではなく、量子的優位性を求めることが助けになる可能性があることを示唆している。

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