論文の概要: QRC-Lab: An Educational Toolbox for Quantum Reservoir Computing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.03522v1
- Date: Tue, 03 Feb 2026 13:38:56 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-02-04 18:37:15.473236
- Title: QRC-Lab: An Educational Toolbox for Quantum Reservoir Computing
- Title（参考訳）: QRC-Lab: 量子貯留層コンピューティングのための教育ツールボックス
- Authors: Anderson Fernandes Pereira dos Santos,
- Abstract要約: Quantum Reservoir Computing (QRC)は、Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ)機械学習のための強力なパパラダイムとして登場した。
本稿では,理論量子力学と機械学習の作業フローのギャップを埋めるために設計された,オープンソースのモジュール型PythonフレームワークであるQRC-Labを紹介する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Quantum Reservoir Computing (QRC) has emerged as a strong pa- radigm for Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ) machine learning, ena- bling the processing of temporal data with minimal training overhead by exploi- ting the high-dimensional dynamics of quantum states. This paper introduces QRC-Lab, an open-source, modular Python framework designed to bridge the gap between theoretical quantum dynamics and applied machine learning work- flows. We provide a rigorous definition of QRC, contrast physical and gate- based approaches, and formalize the reservoir mapping used in the toolbox. QRC-Lab instantiates a configurable gate-based laboratory for studying in- put encoding, reservoir connectivity, and measurement strategies, and validates these concepts through three educational case studies: short-term memory re- construction, temporal parity (XOR), and NARMA10 forecasting as a deliberate stress test. In addition, we include a learning-theory motivated generalization- gap scan to build intuition about capacity control in quantum feature maps. The full source code, experiment scripts, and reproducibility assets are publicly available at: https://doi.org/10.5281/zenodo.18469026.
- Abstract（参考訳）: 量子Reservoir Computing(QRC)は、ノイズ中間スケール量子(NISQ)機械学習のための強力なパパラダイムとして登場し、量子状態の高次元力学を爆発的に行うことで、時間データの処理を最小限の訓練オーバーヘッドでエナブラブルしている。
本稿では,理論量子力学と機械学習の作業フローのギャップを埋めるために設計された,オープンソースのモジュール型PythonフレームワークであるQRC-Labを紹介する。
我々はQRCの厳密な定義、コントラスト物理およびゲートベースアプローチを提供し、ツールボックスで使用される貯水池マッピングを形式化する。
QRC-Labは、内部エンコーディング、貯水池接続、測定戦略を研究するための構成可能なゲートベースの実験室をインスタンス化し、これらの概念を3つの教育ケーススタディ(短期記憶の再構築、時間パリティ(XOR)、そして故意のストレステストとして予測するNARMA10)を通して検証する。
さらに、量子特徴写像におけるキャパシティ制御に関する直観を構築するために、学習理論に基づく一般化-ギャップスキャンを含む。
完全なソースコード、実験スクリプト、再現性資産は、https://doi.org/10.5281/zenodo.18469026で公開されている。
関連論文リスト
- AQER: a scalable and efficient data loader for digital quantum computers [62.40228216126285]
我々は,ターゲット状態の絡み合いを体系的に低減し,負荷回路を構成するスケーラブルなAQL手法であるAQERを開発した。
我々は、合成データセット、古典画像および言語データセット、最大50キュービットの量子多体状態データセットを用いて、AQERの有効性を評価するための体系的な実験を行う。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-02-02T14:39:42Z) - VQC-MLPNet: An Unconventional Hybrid Quantum-Classical Architecture for Scalable and Robust Quantum Machine Learning [50.95799256262098]
変分量子回路(VQC)は量子機械学習を約束するが、表現性、訓練性、耐雑音性の課題に直面している。
本稿では,VQCが学習中に古典多層パーセプトロンの第一層重みを生成するハイブリッドアーキテクチャであるVQC-MLPNetを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-06-12T01:38:15Z) - Efficient Learning for Linear Properties of Bounded-Gate Quantum Circuits [62.46800898243033]
量子学習理論の最近の進歩は、様々な古典的な入力によって生成された測定データから、大きな量子ビット回路の線形特性を効率的に学習できるのか?
我々は、小さな予測誤差を達成するためには、$d$で線形にスケーリングするサンプルの複雑さが必要であることを証明し、それに対応する計算複雑性は、dで指数関数的にスケールする可能性がある。
そこで本研究では,古典的影と三角展開を利用したカーネルベースの手法を提案し,予測精度と計算オーバーヘッドとのトレードオフを制御可能とした。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-22T08:21:28Z) - Practical Few-Atom Quantum Reservoir Computing [0.0]
量子Reservoir Computing (QRC) は、複雑な計算問題に異常な効率とエネルギー使用量の最小化で対処するために量子システムを利用する。
本稿では、光学キャビティ内の2レベル原子をわずかに含む最小限の量子貯水池を利用するQRCフレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-08T04:14:31Z) - Quantum reservoir probing: an inverse paradigm of quantum reservoir computing for exploring quantum many-body physics [0.0]
本研究では,量子システム自体を情報処理性能によって探索する相互研究の方向性を提案する。
この概念に基づいて、量子貯水池探索(QRP)を開発し、量子貯水池計算(QRC)パラダイムの逆拡張を行う。
量子情報と量子物質を統合することで、QRPは量子多体物理学の様々な側面を探索するための強力なツールとして大きな可能性を秘めている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-02T01:26:36Z) - TeD-Q: a tensor network enhanced distributed hybrid quantum machine learning framework [48.491303218786044]
TeD-Qは、量子機械学習のためのオープンソースのソフトウェアフレームワークである。
古典的な機械学習ライブラリと量子シミュレータをシームレスに統合する。
量子回路とトレーニングの進捗をリアルタイムで視覚化できるグラフィカルモードを提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-13T09:35:05Z) - QSAN: A Near-term Achievable Quantum Self-Attention Network [73.15524926159702]
SAM(Self-Attention Mechanism)は機能の内部接続を捉えるのに長けている。
短期量子デバイスにおける画像分類タスクに対して,新しい量子自己注意ネットワーク(QSAN)を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-14T12:22:51Z) - Quantum Architecture Search via Continual Reinforcement Learning [0.0]
本稿では,量子回路アーキテクチャを構築するための機械学習手法を提案する。
本稿では、この回路設計課題に取り組むために、ディープラーニング(PPR-DQL)フレームワークを用いた確率的ポリシー再利用を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-12-10T19:07:56Z) - QKSA: Quantum Knowledge Seeking Agent -- resource-optimized
reinforcement learning using quantum process tomography [1.3946983517871423]
汎用人工知能の汎用強化学習(URL)エージェントモデルを量子環境に拡張する。
古典的な知識探索エージェントKL-KSAの効用関数は、量子情報理論からの距離測定に一般化される。
QKSAは、古典的なURLモデルに似たフレームワークの最初の提案である。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-12-07T11:36:54Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。