論文の概要: Scalable Memory Sharing in Photonic Quantum Memristors for Reservoir Computing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.23044v1
• Date: Fri, 30 Jan 2026 14:51:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-02 18:28:15.510776
• Title: Scalable Memory Sharing in Photonic Quantum Memristors for Reservoir Computing
• Title（参考訳）: 貯留層計算のためのフォトニック量子メムレータにおけるスケーラブルメモリ共有
• Authors: Chaehyeon Lim, Hyungchul Park, Beomjoon Chae, Jeonghun Kwak, Soo-Yeon Lee, Namkyoo Park, Sunkyu Yu,
• Abstract要約: フォトニック量子メムリスタ(PQMR)は非マルコフ応答を可能としたが、メモリは局所的要素に限られている。 本稿では,計測に基づくメモリ共有を実現するスケーラブルなPQMRネットワークを提案する。 本手法は,線形光学量子コンピューティングと互換性のある経験的デバイスを用いた高容量量子機械学習への道を開くものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.757436782267772
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Although photons are robust, room-temperature carriers well suited to quantum machine learning, the absence of photon-photon interactions hinder the realization of memory functionalities that are critical for capturing long-range context. Recently, measurement-based implementations of photonic quantum memristors (PQMRs) have enabled tunable non-Markovian responses. However, their memory remains confined to local elements, in contrast to biological or artificial networks where memory is shared across the system. Here, we propose a scalable PQMR network that enables measurement-based memory sharing. Each memristive node updates its internal state using the history of its own and neighbouring quantum states, thereby realizing distributed memory. By modelling each node as a photonic quantum memtransistor, we demonstrate pronounced enhancements in both classical and quantum hysteresis at the device level, as well as enhanced network-level quantum hysteresis. Implemented as a quantum reservoir, the architecture achieves improved Fashion-MNIST classification accuracy and confidence via increased data separability. Our approach paves the way toward high-capacity quantum machine learning using memristive devices compatible with linear-optical quantum computing.
• Abstract（参考訳）: 光子は堅牢であるが、室温キャリアは量子機械学習によく適しているが、光子-光子相互作用の欠如は、長距離のコンテキストを捉える上で重要な記憶機能の実現を妨げる。 近年、PQMR(Photonic quantum memristors)の計測に基づく実装により、可変な非マルコフ応答が実現されている。 しかし、それらのメモリは、システム間でメモリを共有する生物学的ネットワークや人工ネットワークとは対照的に、ローカルな要素に限られている。 本稿では,計測に基づくメモリ共有を実現するスケーラブルなPQMRネットワークを提案する。 各記憶ノードは内部状態を自身の量子状態と近隣の量子状態の履歴を用いて更新し、分散メモリを実現する。 それぞれのノードをフォトニック量子膜トランジスタとしてモデル化することにより、デバイスレベルでの古典的および量子的ヒステリシスと、拡張されたネットワークレベルの量子ヒステリシスの両方の顕著な拡張を示す。 量子貯水池として実装されたこのアーキテクチャは、データ分離性の向上により、Fashion-MNIST分類の精度と信頼性を向上させる。 本手法は,線形光学量子コンピューティングと互換性のある経験的デバイスを用いた高容量量子機械学習への道を開くものである。

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