論文の概要: Quantum Reservoir Autoencoder: Conditions, Protocol, and Noise Resilience

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.19700v2
• Date: Fri, 27 Feb 2026 08:37:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-02 13:30:11.363778
• Title: Quantum Reservoir Autoencoder: Conditions, Protocol, and Noise Resilience
• Title（参考訳）: 量子貯留層オートエンコーダの条件, プロトコル, 耐雑音性
• Authors: Hikaru Wakaura, Taiki Tanimae,
• Abstract要約: クロスキーペアリングを用いた4列エンコード・デコードプロトコルであるQRA(Emphquantum reservoir autoencoder)を導入する。 10個のデータ量子ビットを持つXYZハミルトニアン貯水池を用いて、QRAは量子ビット数を増やすことなく特徴次元を76に拡張する。 7つの条件と4つのベースライン法にまたがる包括的ノイズ解析では、ショットノイズが支配的であり、非偏極ノイズは中等度因子を付加し、非対称リソース割り当ては、約2桁のMSE改善をもたらす。
• 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) exploits fixed quantum dynamics and a trainable linear readout to process temporal data, yet reversing the transformation -- reconstructing the input from the reservoir output -- has been considered intractable owing to the recursive nonlinearity of sequential quantum state evolution. We introduce the \emph{quantum reservoir autoencoder} (QRA), a four-equation encode-decode protocol with cross-key pairing, and constructively show that quantum reservoir and key combinations satisfying all four equations exist. Using a full XYZ Hamiltonian reservoir with 10 data qubits, the QRA expands the feature dimension to 76 without increasing qubit count and achieves machine-precision reconstruction (mean-squared error $\mathrm{MSE} \sim 10^{-17}$) for data lengths up to 30 under ideal conditions; the rank condition $\mathrm{dim}(V) \geq N_c$ is identified as a necessary criterion. A comprehensive noise analysis across seven conditions and four baseline methods reveals a clear hierarchy: shot noise dominates, depolarizing noise adds a moderate factor, and asymmetric resource allocation -- 10 shots for encoding, $10^5$ for decoding -- yields approximately two orders of magnitude MSE improvement by exploiting the asymmetric noise roles of the encryption and decryption feature matrices. Under realistic noise the MSE degrades to $10^{-3}$-$10^{-1}$, indicating that error mitigation is needed before practical deployment, but our results establish the feasibility of the QRA as a bidirectional information transformation framework within QRC.
• Abstract（参考訳）: 量子貯水池コンピューティング(QRC)は、固定量子力学とトレーニング可能な線形可読性を利用して時間的データを処理するが、逐次量子状態進化の帰納的非線形性のため、変換 -- 貯水池出力からの入力を再構成する -- を逆転させることは難しそうだと考えられている。 クロスキーペアリングを用いた4方程式エンコード・デコードプロトコルである \emph{quantum reservoir autoencoder} (QRA) を導入し、4つの方程式すべてを満たす量子貯水池と鍵の組み合わせが存在することを示す。 10個のデータキュービットを持つXYZハミルトニアン貯水池を用いて、QRAは、クビット数を増やすことなく特徴次元を76に拡張し、理想的な条件下で30個のデータ長に対する機械精度再構成(平均二乗誤差$\mathrm{MSE} \sim 10^{-17}$)を達成する。 ショットノイズは支配的であり、非偏極ノイズは適度な要素を付加し、非対称なリソース割り当て -- 符号化用の10ショット、復号用10^5ドル -- は、暗号化および復号化特徴行列の非対称ノイズロールを活用することで、約2桁のMSE改善をもたらす。 現実的な雑音下では,MSE は 10^{-3}$-$10^{-1}$ に低下し,実際の展開前にエラー低減が必要であることを示すが,この結果から,QRC 内の双方向情報変換フレームワークとしての QRA の実現可能性が確認された。

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