論文の概要: Observation of associative-memory retrieval and spin-glass phases on a photonic quantum simulator
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.22922v1
- Date: Thu, 21 May 2026 18:01:09 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-25 17:29:20.045585
- Title: Observation of associative-memory retrieval and spin-glass phases on a photonic quantum simulator
- Title（参考訳）: フォトニック量子シミュレータ上での連想記憶とスピングラス位相の観測
- Authors: Taira Giordani, Gennaro Zanfardino, Luca Leuzzi, Enrico Bonfissuto, Eugenio Caruccio, Gabriele Gasbarri, Mattia Bossi, Abhiram Rajan, Riccardo Albiero, Francesco Ceccarelli, Nicolò Spagnolo, Raffaele Santagati, Stefano Paesani, Marco Leonetti, Roberto Osellame, Giorgio Parisi, Giancarlo Ruocco, Fabrizio Illuminati, Fabio Sciarrino,
- Abstract要約: フォトニック量子技術は、その固有の速度と複雑なネットワークをシミュレートする並列処理能力を活用している。
ここでは,光モードの集合に分散した単一光子を利用する実験プラットフォームの設計と実演を行う。
2光子過程によって実現された4体局所相互作用項を持つ完全連結ホップフィールドハミルトニアンに特に焦点をあてる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5919853241454314
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Models of interacting complex systems provide the fundamental statistical physics reference frame for the study and the understanding of associative memories, machine learning, and the dynamics of neural networks. On the other hand, simulating complex multi-synaptic interactions on a classical hardware is computationally demanding due to the super-linear scaling of the system complexity. Photonic quantum technologies provide a promising solution to these limitations by leveraging on their inherent speed and parallel processing ability in order to simulate complex networks. Recently, a connection between multiphoton processes and generalized $p$-body Hopfield models has been theoretically established. Here, we design and demonstrate an experimental platform that exploits single photons distributed across a set of optical modes, in which controlled arrays of binary phase shifters act as Ising-like neurons. We focus specifically on a fully connected Hopfield Hamiltonian with four-body local interaction terms, realized via two-photon processes. Through quantum simulations on programmable photonic processors, the study identifies three distinct regimes: a memory retrieval phase, a spin-glass memory "black-out" phase, and a paramagnetic phase. Experimental results confirm successful memory retrieval at low storage capacities and temperatures, where the system consistently relaxes to fixed points with high memory overlap, effectively reconstructing the stored patterns. Future research will extend the platform design to investigate networks with local or dilute interactions, while advances in the realization of scalable photonic circuits will enable architectures that encompass very large numbers of interacting spins.
- Abstract（参考訳）: 相互作用する複雑なシステムのモデルは、連想記憶、機械学習、ニューラルネットワークのダイナミクスの研究と理解のための基本的な統計物理学参照フレームを提供する。
一方、古典的ハードウェア上での複雑なマルチシナプス相互作用のシミュレーションは、システムの複雑さの超線形スケーリングのため、計算的に要求される。
フォトニック量子技術は、複雑なネットワークをシミュレートするために、それらの固有の速度と並列処理能力を活用することによって、これらの制限に対する有望な解決策を提供する。
近年、多光子過程と一般化された$p$ボディホップフィールドモデルとの接続が理論的に確立されている。
そこで我々は,光モードの集合に分散した単一光子を利用する実験プラットフォームを設計,実証し,二元相シフト器の制御配列をIsing様のニューロンとして機能させる。
2光子過程によって実現された4体局所相互作用項を持つ完全連結ホップフィールドハミルトニアンに特に焦点をあてる。
プログラム可能なフォトニックプロセッサの量子シミュレーションにより、メモリ検索相、スピングラスメモリ「ブラックアウト」相、常磁性相の3つの異なる状態が特定される。
実験により,記憶容量と温度が低い場合,メモリの重なりが大きい固定点まで連続的に緩和し,記憶パターンを効果的に再構築することに成功した。
将来の研究は、ローカルまたは希薄な相互作用を持つネットワークを調査するためのプラットフォーム設計を拡張し、スケーラブルなフォトニック回路の実現の進歩は、非常に多数の相互作用スピンを含むアーキテクチャを可能にする。
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