論文の概要: Extreme Quantum Cognition Machines for Deliberative Decision Making

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.05430v1
• Date: Thu, 05 Mar 2026 17:53:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-06 22:06:11.356091
• Title: Extreme Quantum Cognition Machines for Deliberative Decision Making
• Title（参考訳）: 自由度決定のための極端量子認識装置
• Authors: Francesco Romeo, Jacopo Settino,
• Abstract要約: 本稿では,量子学習アーキテクチャのクラスであるExtreme Quantum Cognition Machinesを紹介する。 量子認知パラダイムにインスパイアされたExtreme Quantum Cognition Machinesは、量子極端学習と量子貯水池計算と密接に関連している。 提案フレームワークのハードウェア互換量子実装について論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce Extreme Quantum Cognition Machines, a class of quantum learning architectures for deliberative decision making that is tolerant to noisy and contradictory training data. Inspired by the quantum cognition paradigm, Extreme Quantum Cognition Machines are closely related to quantum extreme learning and quantum reservoir computing, where fixed quantum dynamics generates a nonlinear feature map and learning is confined to a linear readout. A dynamical attention mechanism, implemented through an input-dependent interaction term in the Hamiltonian, modulates the quantum evolution and biases the resulting feature embedding toward task-relevant correlations. The approach is validated on linguistic classification tasks, which serve as paradigmatic examples of deliberative inference. Hardware-compatible quantum implementations of the proposed framework are discussed, together with potential applications in symbolic inference, sequence analysis, anomaly detection, and automatic diagnosis, with direct relevance to domains such as biology, forensics, and cybersecurity.
• Abstract（参考訳）: 我々は、雑音や矛盾するトレーニングデータに耐性のある熟考的意思決定のための量子学習アーキテクチャのクラスであるExtreme Quantum Cognition Machinesを紹介する。 量子認知パラダイムにインスパイアされたExtreme Quantum Cognition Machinesは、量子極端学習と量子貯蓄計算に密接に関連しており、固定量子力学は非線形の特徴マップを生成し、学習は線形読み出しに限られる。 ハミルトニアンにおける入力依存相互作用項によって実装された動的注意機構は、量子進化を変調し、結果として生じる特徴をタスク関連相関に埋め込む。 この手法は言語分類のタスクで検証され、議論的推論のパラダイム的な例として機能する。 提案するフレームワークのハードウェア互換量子実装と,シンボル推論,シーケンス解析,異常検出,自動診断の潜在的な応用について考察し,生物学,法医学,サイバーセキュリティなどの領域に直接関連している。

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