論文の概要: Forecasting Low-Dimensional Turbulence via Multi-Dimensional Hybrid Quantum Reservoir Computing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.04006v1
• Date: Thu, 04 Sep 2025 08:37:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-12 14:16:58.687333
• Title: Forecasting Low-Dimensional Turbulence via Multi-Dimensional Hybrid Quantum Reservoir Computing
• Title（参考訳）: 多次元ハイブリッド量子貯留層計算による低次元乱流予測
• Authors: L. Salatino, L. Mariani, A. Giordano, F. D'Amore, C. Mastroianni, L. Pontieri, A. Vinci, C. Gencarelli, L. Primavera, F. Plastina, J. Settino, F. Carbone,
• Abstract要約: 量子進化と古典的メモリ拡張を組み合わせた多変量時系列処理が可能なハイブリッド量子古典型貯水池アーキテクチャを提案する。 この枠組みを流体力学におけるカオス的挙動の2つのパラダイムモデルに適用する。 両方の力学系の堅牢性と信頼性は、このハイブリッド量子アプローチが複雑な非線形時系列をモデル化するための柔軟なプラットフォームを提供することを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The prediction of complex dynamics remains an open problem across many domains of physics, where nonlinearities and multiscale interactions severely limit the reliability of conventional forecasting methods. Quantum reservoir computing (QRC) has emerged as a promising paradigm for information processing by exploiting the high dimensionality of the Hilbert space, where the dynamics of quantum systems take place. Here, we introduce a hybrid quantum-classical reservoir architecture capable of handling multivariate time series through quantum evolution combined with classical memory enhancement. Our model employs a five-qubit transverse-field Ising Hamiltonian with input-modulated dynamics and temporal multiplexing, enabling the encoding of input signals over multiple timescales. We apply this framework to two paradigmatic models of chaotic behavior in fluid dynamics, where multiscale dynamics and nonlinearities play a dominant role: a low-dimensional truncation of the two-dimensional Navier-Stokes equations and the Lorenz-63 system. By systematically scanning the quantum system's parameter space, we identify regions that maximize forecasting performance, as measured by the Valid Prediction Time. The observed robustness and reliable performances for both dynamical systems suggest that this hybrid quantum approach offers a flexible platform for modelling complex nonlinear time series.
• Abstract（参考訳）: 複雑な力学の予測は、従来の予測手法の信頼性を著しく制限する非線形性やマルチスケール相互作用など、物理学の多くの分野において未解決の問題のままである。 量子貯水池計算(QRC)は、ヒルベルト空間の高次元性を利用して、量子系の力学を行う情報処理のための有望なパラダイムとして登場した。 本稿では、量子進化と古典的メモリ拡張を組み合わせた多変量時系列処理が可能なハイブリッド量子古典型貯水池アーキテクチャを提案する。 本モデルでは,入力変調力学と時間多重化を備えた5ビット横フィールドIsing Hamiltonianを用いて,複数の時間スケールでの入力信号の符号化を実現する。 この枠組みを流体力学におけるカオス的挙動の2つのパラダイムモデルに適用し、多スケールの力学と非線形性が支配的な役割を担っている: 2次元ナビエ・ストークス方程式の低次元の切り抜きとローレンツ-63系の。 量子システムのパラメータ空間を体系的に走査することにより、予測性能を最大化する領域を、妥当性予測時間によって測定する。 このハイブリッド量子アプローチは、複雑な非線形時系列をモデル化するための柔軟なプラットフォームを提供することを示している。

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