論文の概要: Robust quantum reservoir computers for forecasting chaotic dynamics: generalized synchronization and stability
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.22335v1
- Date: Fri, 27 Jun 2025 15:42:20 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-30 21:12:23.268275
- Title: Robust quantum reservoir computers for forecasting chaotic dynamics: generalized synchronization and stability
- Title（参考訳）: カオス力学予測のためのロバスト量子貯水池コンピュータ:一般化同期と安定性
- Authors: Osama Ahmed, Felix Tennie, Luca Magri,
- Abstract要約: 量子貯水池コンピュータは時系列データからカオス力学を学習・予測するための堅牢なツールであることを示す。
この研究は、短期量子ハードウェア上でのカオス時系列予測のための堅牢な量子マシンを設計する機会を開く。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7960472831772765
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: We show that recurrent quantum reservoir computers (QRCs) and their recurrence-free architectures (RF-QRCs) are robust tools for learning and forecasting chaotic dynamics from time-series data. First, we formulate and interpret quantum reservoir computers as coupled dynamical systems, where the reservoir acts as a response system driven by training data; in other words, quantum reservoir computers are generalized-synchronization (GS) systems. Second, we show that quantum reservoir computers can learn chaotic dynamics and their invariant properties, such as Lyapunov spectra, attractor dimensions, and geometric properties such as the covariant Lyapunov vectors. This analysis is enabled by deriving the Jacobian of the quantum reservoir update. Third, by leveraging tools from generalized synchronization, we provide a method for designing robust quantum reservoir computers. We propose the criterion $GS=ESP$: GS implies the echo state property (ESP), and vice versa. We analytically show that RF-QRCs, by design, fulfill $GS=ESP$. Finally, we analyze the effect of simulated noise. We find that dissipation from noise enhances the robustness of quantum reservoir computers. Numerical verifications on systems of different dimensions support our conclusions. This work opens opportunities for designing robust quantum machines for chaotic time series forecasting on near-term quantum hardware.
- Abstract（参考訳）: 繰り返し量子貯水池コンピュータ(QRC)とその再帰性のないアーキテクチャ(RF-QRC)は,時系列データからカオス力学を学習し,予測するための堅牢なツールであることを示す。
まず、量子貯水池コンピュータを結合力学系として定式化し、そこで貯水池はトレーニングデータによって駆動される応答系として機能し、言い換えれば、量子貯水池コンピュータは一般化同期(GS)系である。
第2に、量子貯水池コンピュータは、リアプノフスペクトル、アトラクター次元、および共変リアプノフベクトルのような幾何学的性質のようなカオス力学とその不変性を学ぶことができることを示す。
この分析は、量子貯水池更新のヤコビアンを導出することで可能となる。
第三に、ツールを一般化同期から活用することにより、ロバストな量子貯水池コンピュータを設計する方法を提供する。
GS=ESP$: GSはエコー状態特性(ESP)を示し、その逆も提案する。
RF-QRCが$GS=ESP$を満たすことを解析的に示す。
最後に、シミュレーションノイズの効果を解析する。
ノイズの発散は量子貯水池コンピュータのロバスト性を高めることが判明した。
異なる次元のシステムに関する数値的な検証は、我々の結論を支持する。
この研究は、短期量子ハードウェア上でのカオス時系列予測のための堅牢な量子マシンを設計する機会を開く。
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