論文の概要: Recursive QLSTM with Dynamic Variational Quantum Circuit Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.24932v1
• Date: Mon, 22 Jun 2026 10:10:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-25 17:05:30.048068
• Title: Recursive QLSTM with Dynamic Variational Quantum Circuit Adaptation
• Title（参考訳）: 動的変分量子回路適応を用いた再帰QLSTM
• Abstract要約: 我々は、異なる入力シーケンス長とメタコア設計の下で、再帰的量子長短期記憶モデル(Recursive Quantum Long Short-Term Memory Model, Recursive QLSTM)を数値的にテストする。 この結果から,再帰的QLSTMは様々な長さの入力時間列上での量子再帰学習に柔軟かつ効果的なフレームワークを提供することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.260056870107874
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advances in quantum computing and machine learning have motivated the development of quantum models for sequential data processing. In this paper, we propose a Recursive Quantum Long Short-Term Memory model, or Recursive QLSTM, which extends QLSTM through metacore-based recursive constructions. We numerically test the model under different input sequence lengths, metacore designs, and recursive rules, and identify the best-performing architecture among these variants. For this selected model, we further provide theoretical arguments explaining why its recursive structure improves temporal information propagation and enhances learning performance. Our results suggest that Recursive QLSTM offers a flexible and effective framework for quantum recurrent learning over input time series of various lengths.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングと機械学習の最近の進歩は、シーケンシャルなデータ処理のための量子モデルの開発を動機付けている。 本稿では、メタコアに基づく再帰的構成によりQLSTMを拡張する再帰的量子長短期記憶モデル(Recursive Quantum Long Short-Term Memory Model)を提案する。 異なる入力シーケンス長,メタコア設計,再帰規則でモデルを数値的にテストし,これらの変種の中で最高の性能を持つアーキテクチャを同定する。 この選択されたモデルに対して、再帰的構造が時間的情報伝達を改善し、学習性能を向上させる理由を説明する理論的論証を提供する。 この結果から,再帰的QLSTMは様々な長さの入力時間列上での量子再帰学習に柔軟かつ効果的なフレームワークを提供することが示された。

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