Fugu-MT 論文翻訳(概要): From quantum feature maps to quantum reservoir computing: perspectives and applications

論文の概要: From quantum feature maps to quantum reservoir computing: perspectives and applications

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.01797v1
Date: Thu, 02 Oct 2025 08:38:16 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-10-03 21:54:12.828676
Title: From quantum feature maps to quantum reservoir computing: perspectives and applications
Title（参考訳）: 量子特徴写像から量子貯水池計算への展望と応用
Authors: Casper Gyurik, Filip Wudarski, Evan Philip, Antonio Sannia, Hossein Sadeghi, Oleksandr Kyriienko, Davide Venturelli, Antonio A. Gentile,
Abstract要約: 古典的な相関を含む量子システムが、機械学習の典型的なタスクに対して、非自明で実験的に実行可能な貯水池としてどのように機能するかを観察する。中性原子量子処理ユニットに焦点をあてて、新しい量子貯水池計算(QRC)のワークフローを記述し、実証する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 12.929971184807956
License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
Abstract: We explore the interplay between two emerging paradigms: reservoir computing and quantum computing. We observe how quantum systems featuring beyond-classical correlations and vast computational spaces can serve as non-trivial, experimentally viable reservoirs for typical tasks in machine learning. With a focus on neutral atom quantum processing units, we describe and exemplify a novel quantum reservoir computing (QRC) workflow. We conclude exploratively discussing the main challenges ahead, whilst arguing how QRC can offer a natural candidate to push forward reservoir computing applications.
Abstract（参考訳）: 我々は、貯水池コンピューティングと量子コンピューティングという、2つの新しいパラダイムの相互作用を探求する。古典的な相関や広大な計算空間を含む量子系が、機械学習の典型的なタスクのための非自明で実験的に実行可能な貯水池としてどのように機能するかを観察する。中性原子量子処理ユニットに焦点をあてて、新しい量子貯水池計算(QRC)のワークフローを記述し、実証する。本稿は,QRCが貯水池コンピューティングアプリケーションを推し進めるための自然候補としてどのように提供できるかを論じながら,今後の課題を爆発的に議論する。

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