論文の概要: Dynamical learning and quantum memory with non-Hermitian many-body systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.07676v1
• Date: Mon, 09 Jun 2025 11:58:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-10 16:33:10.938223
• Title: Dynamical learning and quantum memory with non-Hermitian many-body systems
• Title（参考訳）: 非エルミート多体系を用いた動的学習と量子メモリ
• Authors: Moein N. Ivaki, Austin J. Szuminsky, Achilleas Lazarides, Alexandre Zagoskin, Gerard McCaul, Tapio Ala-Nissila,
• Abstract要約: 非エルミート系(NH)は、量子技術のための肥大したプラットフォームを提供する。 ランダムグラフ上で定義された対話型NHスピンシステムの例を用いて,この関係について検討する。 第1の例外点の開始は,システムの学習能力の急激な変化に対応することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.69303106863453
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Non-Hermitian (NH) systems provide a fertile platform for quantum technologies, owing in part to their distinct dynamical phases. These systems can be characterized by the preservation or spontaneous breaking of parity-time reversal symmetry, significantly impacting the dynamical behavior of quantum resources such as entanglement and purity; resources which in turn govern the system's information processing and memory capacity. Here we investigate this relationship using the example of an interacting NH spin system defined on random graphs. We show that the onset of the first exceptional point - marking the real-to-complex spectral transition - also corresponds to an abrupt change in the system's learning capacity. We further demonstrate that this transition is controllable via local disorder and spin interactions strength, thereby defining a tunable learnability threshold. Within the learning phase, the system exhibits the key features required for memory-dependent reservoir computing. This makes explicit a direct link between spectral structure and computational capacity, further establishing non-Hermiticity, and more broadly engineered dissipation, as a dynamic resource for temporal quantum machine learning.
• Abstract（参考訳）: 非エルミート系 (NH) は、その異なる動的位相のために、量子技術のための肥大なプラットフォームを提供する。 これらのシステムは、パリティ時間反転対称性の保存または自発的な破壊によって特徴づけられ、絡み合いや純度などの量子資源の動的挙動に大きな影響を及ぼす。 ここでは、ランダムグラフ上で定義された相互作用するNHスピンシステムの例を用いて、この関係について検討する。 実際のスペクトル遷移を示す最初の例外点の開始は、システムの学習能力の急激な変化に対応していることを示す。 さらに、この遷移は局所障害やスピン相互作用強度を介して制御可能であることを実証し、可変学習可能性しきい値を定義する。 学習フェーズ内では、メモリ依存型貯水池コンピューティングに必要な重要な機能を示す。 これにより、スペクトル構造と計算能力の直接的なリンクが明確になり、時間量子機械学習の動的リソースとして非ハーモニティを確立し、より広範に構築された散逸が実現される。

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