論文の概要: Multivariate Time Series Forecasting with Gate-Based Quantum Reservoir Computing on NISQ Hardware

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.13634v1
• Date: Wed, 15 Oct 2025 14:58:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-16 20:13:28.723948
• Title: Multivariate Time Series Forecasting with Gate-Based Quantum Reservoir Computing on NISQ Hardware
• Title（参考訳）: NISQハードウェアを用いたゲート型量子貯留層計算による多変量時系列予測
• Authors: Wissal Hamhoum, Soumaya Cherkaoui, Jean-Frederic Laprade, Ola Ahmed, Shengrui Wang,
• Abstract要約: この研究は多変量時系列(MTS-QRC)のためのゲートベースのQRCを導入し、インジェクションとメモリキュービットをペア化する。 Lorenz-63 と ENSO では、平均平方誤差 (MSE) はそれぞれ 0.0087 と 0.0036 である。 IBM Heron R2では、MTS-QRCは現実的な深さで精度を保ち、興味深いことにENSOのノイズレスシミュレータよりも優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.4779635174843255
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum reservoir computing (QRC) offers a hardware-friendly approach to temporal learning, yet most studies target univariate signals and overlook near-term hardware constraints. This work introduces a gate-based QRC for multivariate time series (MTS-QRC) that pairs injection and memory qubits and uses a Trotterized nearest-neighbor transverse-field Ising evolution optimized for current device connectivity and depth. On Lorenz-63 and ENSO, the method achieves a mean square error (MSE) of 0.0087 and 0.0036, respectively, performing on par with classical reservoir computing on Lorenz and above learned RNNs on both, while NVAR and clustered ESN remain stronger on some settings. On IBM Heron R2, MTS-QRC sustains accuracy with realistic depths and, interestingly, outperforms a noiseless simulator on ENSO; singular value analysis indicates that device noise can concentrate variance in feature directions, acting as an implicit regularizer for linear readout in this regime. These findings support the practicality of gate-based QRC for MTS forecasting on NISQ hardware and motivate systematic studies on when and how hardware noise benefits QRC readouts.
• Abstract（参考訳）: 量子貯水池コンピューティング(QRC)は、時間学習に対するハードウェアフレンドリーなアプローチを提供するが、ほとんどの研究は単変量信号をターゲットにしており、短期的なハードウェア制約を見落としている。 本研究は,多変量時系列(MTS-QRC)のためのゲートベースQRCを導入し,インジェクションとメモリキュービットをペアリングし,現在のデバイス接続性と深さに最適化されたトロッタライズ近辺の逆場Ising進化を利用する。 Lorenz-63 と ENSO では,それぞれ0.0087 と 0.0036 の平均二乗誤差(MSE)を達成し,ローレンツの古典的貯水池計算に匹敵する性能を示した。 IBM Heron R2では、MTS-QRCは現実的な深さで精度を保ち、興味深いことに、ENSO上のノイズレスシミュレータよりも優れている。 これらの知見は, NISQ ハードウェア上での MTS 予測のためのゲートベース QRC の実用性をサポートし, ハードウェアノイズが QRC の読み出しに与える影響について, 系統的研究を動機づけるものである。

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