論文の概要: Hardware Efficient Quantum Kernels Using Multimode Bulk Acoustic Resonators

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.11672v1
• Date: Fri, 12 Dec 2025 15:52:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-15 15:48:11.829097
• Title: Hardware Efficient Quantum Kernels Using Multimode Bulk Acoustic Resonators
• Title（参考訳）: マルチモードバルク音響共振器を用いたハードウェア効率の良い量子カーネル
• Authors: Collin C. D. Frink, Chaoyang Ti, Stephen K. Gray, Xu Han, Matthew Otten,
• Abstract要約: kernel trickは、計算に親しみやすい特徴空間に分類するのが難しいデータセットをマッピングするテクニックである。 我々は、Kerr-qubitと音響共振器を組み合わせた時間依存シミュレーションを実装することで、Kerr非線形デバイスのための量子カーネル設計における以前の取り組みを拡張した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1027575606031825
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The kernel trick is a widely applicable technique in machine learning domains that maps datasets that are difficult to classify into a computationally friendly feature space. As the dimension of the dataset scales, these kernel calculations can quickly become computationally intractable or data inefficient. In this work, we extend prior efforts in quantum kernel design for Kerr nonlinear devices by implementing time-dependent simulations of a Kerr-qubit coupled to acoustic resonators. For experimentally feasible parameters, we demonstrate that the Kerr nonlinearity directly induces non-classical behavior in the multimode system, which we use to define and analyze a quantum-enhanced kernel. Finally, we present a brief scaling characterization that demonstrates the computational intractability of classically simulating the kernel as the number of resonators scales.
• Abstract（参考訳）: カーネルトリックは、計算に親しみやすい特徴空間に分類するのが難しいデータセットをマッピングする、機械学習ドメインで広く適用可能なテクニックである。 データセットの次元がスケールするにつれて、これらのカーネル計算はすぐに計算的に難解になるか、データ非効率になる。 本研究では、Kerr-qubitと音響共振器を結合した時間依存シミュレーションを実装することにより、Kerr非線形デバイスにおける量子カーネル設計への取り組みを拡大する。 実験的に実現可能なパラメータについて,Kerrの非線形性は,量子化カーネルの定義と解析に使用するマルチモードシステムにおいて,非古典的挙動を直接誘導することを示した。 最後に、カーネルを共振器の規模として古典的にシミュレートする際の計算的難易度を示す簡単なスケーリング特性を示す。

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