論文の概要: Benchmarking Quantum Extreme Learning based on Gaussian Boson Sampling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.15230v1
• Date: Sat, 13 Jun 2026 10:00:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-16 16:21:33.067425
• Title: Benchmarking Quantum Extreme Learning based on Gaussian Boson Sampling
• Title（参考訳）: ガウスボソンサンプリングに基づく量子エクストリーム学習のベンチマーク
• Abstract要約: Reservoirモデルは、ノイズの多い中間スケール量子デバイスに対して、ハードウェア効率のよい学習パラダイムを提供する。 本稿では,光学資源の要求を低減しつつ,高い分類精度を実現する量子極端学習マシンを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5161531917413708
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Reservoir models offer a hardware-efficient learning paradigm for noisy intermediate-scale quantum devices by exploiting untrained quantum dynamics as a fixed feature map and restricting optimization to a simple classical readout layer. We propose a quantum extreme learning machine implemented using gaussian boson sampling and an encoding strategy that achieves high classification accuracy while reducing optical resource requirements. Classical inputs are jointly encoded in the squeezing parameters and in the interferometer unitary, enabling sampling-based, highly nonlinear feature maps while leveraging large-scale GBS output statistics, which are conjectured to be classically intractable. We systematically compare multiple families of quantum features accessible in the same setup and find that photon-number sampling probabilities provide the best performance, consistent with their higher effective feature dimensionality. Finally, we benchmark against classical nonlinear baselines and analyse robustness under noisy scenarios, showing competitive performance with fewer trainable parameters and indicating practical promise for near-term photonic implementations.
• Abstract（参考訳）: Reservoirモデルは、トレーニングされていない量子力学を固定された特徴マップとして利用し、単純な古典的な読み出し層に最適化を制限することで、ノイズの多い中間スケール量子デバイスに対するハードウェア効率のよい学習パラダイムを提供する。 ガウスボソンサンプリングを用いて実装された量子極端学習機と、光学的リソース要求を低減しつつ高い分類精度を実現する符号化戦略を提案する。 古典的な入力は、スキューズパラメータと干渉計のユニタリに共同で符号化され、サンプリングベースで高非線形な特徴写像を可能とし、古典的に抽出可能であると推測される大規模なGBS出力統計を活用できる。 我々は、同じ設定でアクセス可能な複数の量子特徴の族を体系的に比較し、光子数サンプリング確率がそれらの高効率な特徴次元と整合して最高の性能をもたらすことを発見した。 最後に,古典的非線形ベースラインに対してベンチマークを行い,ノイズシナリオ下でのロバスト性を解析し,トレーニング可能なパラメータが少なくて競合性能を示すとともに,短期フォトニック実装の実用的可能性を示す。

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