論文の概要: Learning functions of quantum states with distributed architectures
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.11797v1
- Date: Thu, 12 Feb 2026 10:25:28 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-02-13 21:07:25.767986
- Title: Learning functions of quantum states with distributed architectures
- Title（参考訳）: 分散アーキテクチャによる量子状態の学習関数
- Authors: Marta Gili, Eliana Fiorelli, Ane Blázquez-García, Gian Luca Giorgi, Roberta Zambrini,
- Abstract要約: データから直接量子状態の関数を学習するための分散量子エクストリーム学習マシン(QELM)アーキテクチャの設計と性能を解析する。
目的は、線形および非線形両方の特徴を含む入力量子状態の特定の特性を効果的に回復できるスキームを決定することである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.44040106718326594
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Distributed architectures are gaining prominence in quantum machine learning as a means to overcome hardware limitations and enable scalable quantum information processing. In this context, we analyze the design and performance of distributed Quantum Extreme Learning Machine (QELM) architectures for learning functions of quantum states directly from data, restricting measurements to easily implementable projective measurements in the computational basis. The aim is to determine which schemes can effectively recover specific properties of input quantum states, including both linear and nonlinear features, while also quantifying the resource requirements in terms of measurements and reservoir dimensionality. We compare standard three-layer QELM with a spatially multiplexed architecture composed of multiple independent three-layer units for linear (quantum) tasks, showing a linear reduction in resource requirements per unit. For nonlinear properties, the study examines the multiple-injection architecture and introduces a novel distributed design that incorporates entanglement between subsystems within a spatially multiplexed framework, evaluating its performance through the reconstruction of complex nonlinear quantities such as polynomial targets, Rényi entropy, and entanglement measures. Our results demonstrate that the distributed design enables the reconstruction of higher-order nonlinearities by increasing the number of interacting subsystems with reduced resources, rather than increasing the size of an individual reservoir, providing a scalable and hardware-efficient route to quantum property learning.
- Abstract（参考訳）: 分散アーキテクチャは、ハードウェアの限界を克服し、スケーラブルな量子情報処理を可能にする手段として、量子機械学習で注目されている。
本研究では,データから直接量子状態の関数を学習するための分散量子エクストリーム学習マシン(QELM)アーキテクチャの設計と性能を解析し,計算ベースで容易に実装可能な射影計測に制限を加える。
目的は、線形および非線形の特徴を含む入力量子状態の特定の特性を効果的に回復できるスキームを決定することであり、また、測定や貯水池次元の観点で資源要求を定量化することである。
標準の3層QELMと、線形(量子)タスクのための複数の独立した3層ユニットからなる空間多重アーキテクチャを比較し、単位当たりのリソース要求の線形化を示す。
非線形特性について、この研究は多重射出構造を調べ、空間的多重化フレームワーク内のサブシステム間の絡み合いを取り入れた新しい分散設計を導入し、多項式ターゲット、レニーエントロピー、エントロピーなどの複雑な非線形量の再構成を通じてその性能を評価する。
これらの結果から,分散設計は,個別の貯水池のサイズを増大させるのではなく,リソースの少ない相互作用サブシステムの数を増やし,スケーラブルでハードウェア効率の良い量子特性学習経路を提供することにより,高次非線形性の再構築を可能にすることを示した。
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