論文の概要: The effect of Quantum Time Crystal Computing to Quantum Machine Learning methods

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.12788v1
• Date: Sun, 15 Jun 2025 09:37:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-17 17:28:46.885018
• Title: The effect of Quantum Time Crystal Computing to Quantum Machine Learning methods
• Title（参考訳）: 量子時間結晶計算が量子機械学習法に及ぼす影響
• Authors: Hikaru Wakaura, Andriyan B. Suksmono,
• Abstract要約: 我々は、量子時間結晶計算と呼ばれる外部ノイズを制御して、時間結晶を量子コンピューティングに活用する方法を確立した。 我々は,量子貯留層計算を用いて正しい波を生成する問題を解くとともに,量子ニューラルネットワークと変分量子コルモゴロフ・アルノルドネットワークを用いて所定の関数を適合させることを実証した。 この結果は、ノイズが量子機械学習の精度を向上させる場合の量子誤り軽減のマイルストーンの1つかもしれない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Many body localization shows the robustness for external perturbations and time reversal symmetry on Time Crystal. This Time Crystal prolongs the coherence time, hence, it is used for quantum computers as qubits. Therefore, we established the method to exploit Time Crystals for quantum computing by controlling external noise called Quantum Time Crystal Computing and demonstrated solving the problem of generating correct waves using Quantum Reservoir Computing, and fitting of given function using Quantum Neural Network and Variational Quantum Kolmogorov-Arnold Network. As a consequence, we revealed that Quantum Time Crystal Computing lower the accuracy of Quantum Reservoir Computing and improved the accuracy of Quantum Neural Network and Variational Quantum Kolmogorov-Arnold Network. This result may be the one of milestones of Quantum Error Mitigation as the case that noise improves the accuracy of Quantum Machine Learning.
• Abstract（参考訳）: 多くのボディローカライゼーションは、時間結晶の外部摂動と時間反転対称性の堅牢性を示している。 この時間結晶はコヒーレンス時間を延長するため、量子コンピュータでは量子ビットとして使用される。 そこで我々は,量子時間結晶計算(Quantum Time Crystal Computing)と呼ばれる外部ノイズを制御し,量子貯留層計算(Quantum Reservoir Computing)を用いて正しい波を生成すること,量子ニューラルネットワーク(Quantum Neural Network)と変分量子コルモゴロフ・アルノルドネットワーク(Quantum Quantum Kolmogorov-Arnold Network)を用いて所定の関数を適合させることを実証した。 その結果、量子時間結晶計算は量子貯留層計算の精度を低下させ、量子ニューラルネットワークと変分量子コルモゴロフ・アルノルドネットワークの精度を改善した。 この結果は、ノイズが量子機械学習の精度を向上させる場合の量子誤り軽減のマイルストーンの1つかもしれない。

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