論文の概要: Structured Quantum Baths with Memory: A QuTiP Framework for Spectral Diagnostics and Machine Learning Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.17514v1
• Date: Sun, 24 Aug 2025 20:31:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-26 18:43:45.563839
• Title: Structured Quantum Baths with Memory: A QuTiP Framework for Spectral Diagnostics and Machine Learning Inference
• Title（参考訳）: メモリ付き構造化量子バス:スペクトル診断と機械学習推論のためのQuTiPフレームワーク
• Authors: Ridwan Sakidja,
• Abstract要約: 本稿では,QuTiPを用いたオープン量子システムモデリングのためのコンパクトなシミュレーションフレームワークを提案する。 本手法では,浴槽を調整可能な接続を持つ層状キュービットの有限集合としてモデル化する。 スペクトル分析は、理論、シミュレーション、実験にまたがる統一的で量子プラットフォームに依存しないツールとして機能する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce a compact simulation framework for modeling open quantum systems coupled to structured, memory-retaining baths using QuTiP. Our method models the bath as a finite set of layered qubits with adjustable connections, interpreted either as a physical realization or as a conceptual representation, rather than as a continuum. This explicit modeling enables direct control over non-Markovian dynamics and allows spectral diagnostics via Fast Fourier Transform (FFT) of system observables. Using a triangle-based bath motif and its extension to a six-qubit anisotropic fractal-like architecture, we demonstrate how spectral fingerprints encode bath topology and memory depth. Standard machine learning tools such as Principal Component Analysis (PCA) and gradient boosting can then be employed to infer bath parameters and estimate proximity to exceptional points (EPs). The results suggest that spectral analysis can serve as a unifying, quantum-platform agnostic tool across theory, simulation, and experiment, offering both a student-accessible and experimentally relevant approach to understanding coherence loss and memory flow in quantum hardware. Rather than treating noise as an adversary to be eliminated, our approach views structured baths as collaborative partners, enabling controlled memory and delocalized memory and information flow for engineered quantum dynamics. In addition to its diagnostic power, the framework offers a modular and reproducible platform for teaching open quantum systems. Ultimately, we frame this as a pedagogical tool: students can pair FFT-based spectral features with lightweight ML (e.g., PCA and gradient boosting) to extract data-rich, interpretable signatures of open-system and non-Hermitian dynamics.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、QuTiPを用いて、構造化されたメモリ保持浴槽に結合したオープン量子システムをモデル化するためのコンパクトなシミュレーションフレームワークを提案する。 本手法では,浴槽を調整可能な接続を持つ層状キュービットの有限集合としてモデル化し,物理実現あるいは概念表現として解釈し,連続体ではなく連続体として解釈する。 この明示的なモデリングは、非マルコフ力学を直接制御し、システムオブザーバの高速フーリエ変換(FFT)を介してスペクトル診断を可能にする。 トライアングルベースの浴モチーフと6量子異方性フラクタル様アーキテクチャへの拡張を用いて, 分光指紋が浴のトポロジーと記憶深度をエンコードする方法を実証した。 主成分分析(PCA)や勾配押し上げといった標準的な機械学習ツールは、入浴パラメータを推論し、例外点(EP)に近づいた推定に使用できる。 その結果、スペクトル分析は、量子ハードウェアにおけるコヒーレンス損失とメモリフローを理解するための、学生がアクセス可能で実験的に関係のあるアプローチを提供する、理論、シミュレーション、実験をまたいだ統一的で量子プラットフォームに依存しないツールとして機能することを示唆している。 我々のアプローチでは、ノイズを排除すべき敵として扱うのではなく、構造化バスを協調パートナーとして捉え、制御されたメモリと非局在化されたメモリと情報フローを、エンジニアリングされた量子力学のために実現している。 診断能力に加えて、このフレームワークはオープン量子システムを教えるためのモジュラーで再現可能なプラットフォームを提供する。 学生はFFTベースのスペクトル特徴と軽量ML(例えばPCAと勾配ブースティング)を組み合わせて、オープンシステムと非エルミート力学のデータリッチで解釈可能なシグネチャを抽出できる。

関連論文リスト

• Minimal Quantum Reservoirs with Hamiltonian Encoding [72.27323884094953]
  ハミルトニアン符号化に基づく量子貯水池計算のための最小限のアーキテクチャについて検討する。 このアプローチは、一般的に量子機械学習に関連する実験的なオーバーヘッドの多くを回避します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-28T16:50:05Z)
• A learning agent-based approach to the characterization of open quantum systems [0.0]
  我々は,オープンな量子モデル学習エージェント (oQMLA) フレームワークを導入し,Louvillianフォーマリズムによるマルコフ雑音を考慮した。 ハミルトン作用素とジャンプ作用素を同時に学習することにより、oQMLAは独立に系のコヒーレント力学と非コヒーレント力学の両方を捉える。 複雑化のシミュレーションシナリオにおける本実装の有効性を検証し,ハードウェアによる測定誤差に対するロバスト性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-09T16:25:17Z)
• Quantum-informed simulations for mechanics of materials: DFTB+MBD framework [40.83978401377059]
  本研究では, 材料工学に関連するシステムの力学特性を量子効果によってどのように変化させるかを検討する。 この作業で提示されたすべてのコード、データセット、サンプルを含むオープンソースリポジトリを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-05T16:59:01Z)
• Analysis of optical loss thresholds in the fusion-based quantum computing architecture [41.94295877935867]
  集積フォトニック実装において、現在達成可能なレベルの光学損失を伴って、フォールトトレラント量子コンピューティングが可能であることを示す。 この結果から,FBQCモデルにおけるフォールトトレラント量子コンピューティングは,集積フォトニック実装において現在達成可能なレベルの光損失を伴って実現可能であることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-21T19:54:25Z)
• Unified Framework for Open Quantum Dynamics with Memory [1.639482556214273]
  メモリカーネルと影響関数の正式な接続を示す。 また, 近似メモリカーネルを用いて, 近似パス積分法がいかに理解できるかを示す。 私たちが提供する洞察は、非マルコフ力学の理解を著しく前進させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-20T17:57:17Z)
• Exponential Quantum Communication Advantage in Distributed Inference and Learning [19.827903766111987]
  本稿では,量子ネットワーク上で分散計算を行うフレームワークを提案する。 このフレームワーク内のモデルでは、指数的に少ない通信で勾配勾配を用いた推論と訓練を行うことができることを示す。 また、このクラスのモデルが入力の高非線形特徴を符号化できることを示し、その表現性はモデル深度とともに指数関数的に増加することを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-11T02:19:50Z)
• Probing non-Markovian quantum dynamics with data-driven analysis: Beyond "black-box" machine learning models [0.0]
  オープン量子系の非マルコフ力学の解析に対するデータ駆動型アプローチを提案する。 提案手法では, 環境の有効次元と, 共同系環境量子力学のスペクトルを計測する。 オープン量子システムの様々なモデルを用いて提案手法の性能を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-26T14:27:33Z)
• Quantum Markov Chain Monte Carlo with Digital Dissipative Dynamics on Quantum Computers [52.77024349608834]
  少数のアンシラ量子ビットを用いて環境との相互作用をシミュレートするデジタル量子アルゴリズムを開発した。 逆イジングモデルの熱状態のシミュレーションによるアルゴリズムの評価を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-04T18:21:00Z)
• Fusion-based quantum computation [43.642915252379815]
  フュージョンベース量子コンピューティング(Fusion-based quantum computing、FBQC)は、核融合と呼ばれるエンタングリングの測定を、小さな定数サイズのエンタングルド・リソース状態の量子ビット上で行う、普遍量子計算のモデルである。 本稿では,これらのスキームにおける耐故障性と計算を解析するための安定化器形式について紹介する。 このフレームワークは、フォトニクスのような量子コンピューティングの特定の物理系で発生するエラー構造を自然に捉えている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-22T20:00:22Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。