論文の概要: The Role of Entanglement in Quantum Reservoir Computing with Coupled Kerr Nonlinear Oscillators
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.11175v1
- Date: Fri, 15 Aug 2025 02:59:02 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-18 14:51:23.720115
- Title: The Role of Entanglement in Quantum Reservoir Computing with Coupled Kerr Nonlinear Oscillators
- Title（参考訳）: 結合カー非線形振動子を用いた量子貯留層計算における絡み合いの役割
- Authors: Ali Karimi, Hadi Zadeh-Haghighi, Youssef Kora, Christoph Simon,
- Abstract要約: エンタングルメントは入力周波数の平均値からしきい値までの計算上の優位性を示すことを示す。
これらの知見は、高性能で効率的な量子機械学習と時系列予測のための量子貯水池のより広範な理解に寄与する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5999777817331317
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Quantum Reservoir Computing (QRC) uses quantum dynamics to efficiently process temporal data. In this work, we investigate a QRC framework based on two coupled Kerr nonlinear oscillators, a system well-suited for time-series prediction tasks due to its complex nonlinear interactions and potentially high-dimensional state space. We explore how its performance in time-series prediction depends on key physical parameters: input drive strength, Kerr nonlinearity, and oscillator coupling, and analyze the role of entanglement in improving the reservoir's computational performance, focusing on its effect on predicting non-trivial time series. Using logarithmic negativity to quantify entanglement and normalized root mean square error (NRMSE) to evaluate predictive accuracy, our results suggest that entanglement provides a computational advantage on average-up to a threshold in the input frequency-that persists under some levels of dissipation and dephasing. In particular, we find that higher dissipation rates can enhance performance. While the entanglement advantage manifests as improvements in both average and worst-case performance, it does not lead to improvements in the best-case error. These findings contribute to the broader understanding of quantum reservoirs for high performance, efficient quantum machine learning and time-series forecasting.
- Abstract（参考訳）: 量子Reservoir Computing (QRC) は、時間データを効率的に処理するために量子力学を使用する。
本研究では,2つの結合したKerr非線形発振器をベースとしたQRCフレームワークについて検討する。これは複雑な非線形相互作用と高次元状態空間による時系列予測タスクに適したシステムである。
本研究では, 入力駆動強度, カー非線形性, 発振器結合といった物理パラメータによる時系列予測の性能評価を行い, 非自明な時系列の予測に焦点をあてて, 貯水池の計算性能向上における絡み合いの役割を分析した。
対数ネガティビティを用いて、絡み合いと正規化根平均二乗誤差(NRMSE)を定量化し、予測精度を評価することにより、絡み合いが入力周波数のしきい値の平均値に対する計算上の優位性をもたらすことが示唆された。
特に,高い散逸率によって性能が向上することが判明した。
絡み合いの利点は、平均と最悪のパフォーマンスの両方の改善として現れるが、ベストケースエラーの改善には至らない。
これらの知見は、高性能で効率的な量子機械学習と時系列予測のための量子貯水池のより広範な理解に寄与する。
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