論文の概要: Multivariate quantum reservoir computing with discrete and continuous variable systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.08427v1
• Date: Thu, 09 Apr 2026 16:32:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-10 18:34:06.024856
• Title: Multivariate quantum reservoir computing with discrete and continuous variable systems
• Title（参考訳）: 離散変数系と連続変数系を用いた多変量量子貯水池計算
• Authors: Tobias Fellner, Jonas Merklinger, Christian Holm,
• Abstract要約: 量子貯水池計算は時間データの処理に有望なパラダイムである。 量子貯水池計算における多変量データ処理のための広範な枠組みを確立する。 その結果,最適な符号化法は貯水池システムと特定のタスクに大きく依存していることが判明した。
• 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 is a promising paradigm for processing temporal data. So far, the primary focus has been on univariate time series. However, the most relevant and complex real-world data is multidimensional. In this paper, we establish an extensive framework for multivariate data processing in quantum reservoir computing. We propose and evaluate three multivariate encoding schemes and introduce the mixing capacity as a novel metric to evaluate the effectiveness with which a reservoir combines independent data streams. The computational performance of these proposed schemes is systematically assessed using this metric, as well as on the chaotic Lorenz-63 system prediction task, for two quantum reservoirs based on discrete and continuous-variable quantum systems. Furthermore, we relate the computational performance on these tasks to the underlying quantum properties of the reservoir. Our findings reveal that the optimal encoding method is highly dependent on the reservoir system and the specific task, underlining the importance of a task-specific input design. Moreover, we observe that peak computational performance coincides with the presence of non-classical effects, which indicates that quantum resources play a role in processing multivariate data.
• Abstract（参考訳）: 量子貯水池計算は時間データの処理に有望なパラダイムである。 これまでのところ、主な焦点は単変量時系列である。 しかし、最も関連性が高く複雑な実世界のデータは多次元である。 本稿では,量子貯水池計算における多変量データ処理の広範な枠組みを確立する。 本稿では,3つの多変量符号化方式を提案し,その混合能力を新しい指標として導入し,貯水池が独立したデータストリームを組み合わせる効果を評価する。 これらのスキームの計算性能は、離散および連続変数量子系に基づく2つの量子貯水池に対するカオス的なロレンツ-63系の予測タスクと同様に、この計量を用いて体系的に評価される。 さらに,これらのタスクの計算性能と貯水池の量子特性を関連づける。 本研究は,最適な符号化手法が貯水池システムと特定のタスクに大きく依存していることを明らかにし,タスク固有の入力設計の重要性を浮き彫りにした。 さらに、ピーク計算性能は古典的でない効果の存在と一致し、量子資源が多変量データの処理に重要な役割を果たしていることを示す。

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