論文の概要: Thermodynamics of Quantum Reservoir Computing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.02157v1
- Date: Thu, 02 Jul 2026 13:31:16 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-03 19:45:08.845686
- Title: Thermodynamics of Quantum Reservoir Computing
- Title（参考訳）: 量子貯留層計算の熱力学
- Abstract要約: 我々は、駆動されたオープン量子系のマクロ的な予測性能と、それらの微視的エネルギーコストを結びつける非平衡熱力学の枠組みを確立する。
これらの知見は、量子学習デバイスの究極のエネルギー限界を確立し、エネルギー効率の高い量子ニューロモルフィックハードウェアを設計するための理論的原理を提供する。
- 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: Quantum reservoir computing provides a framework for processing complex temporal data, yet its fundamental computational and energetic limits remain unresolved. Here, we establish a non-equilibrium thermodynamic framework that links the macroscopic predictive performance of driven open quantum systems to their microscopic energetic costs. By mapping the Holevo capacities onto the Bogoliubov-Kubo-Mori geometric manifold, we analytically prove that the computational peak within the quantum critical region originates from a strict spectral resonance: the closing of the energy gap forces the reservoir's transition frequencies to align with the chaotic drive. To evaluate the associated thermodynamic costs, we introduce quantum informational dissipation to quantify the non-predictive historical data structurally retained by the reservoir, deriving a generalized Landauer bound for continuous temporal processing. This reveals a fundamental thermodynamic trade-off: the critical resonance that unlocks optimal predictive capacity inherently maximizes informational dissipation and the irreversible work required for environmental erasure. Furthermore, coherence decomposition demonstrates that dynamic quantum coherences strictly amplify predictive capacity without demanding additional mechanical work. These findings establish the ultimate energetic limits of quantum learning devices, providing theoretical principles for designing energy-efficient quantum neuromorphic hardware.
- Abstract（参考訳）: 量子貯水池計算は複雑な時間データを処理するためのフレームワークを提供するが、その基本的な計算とエネルギーの限界は未解決のままである。
ここでは、駆動されたオープン量子系のマクロ的予測性能と、それらの微視的エネルギーコストを結びつける非平衡熱力学の枠組みを確立する。
ホロボの容量をボゴリボフ・クボ・モリ幾何多様体にマッピングすることにより、量子臨界領域内の計算ピークが厳密なスペクトル共鳴から生じることを解析的に証明する。
関連する熱力学的コストを評価するため,貯水池が構造的に保持する非予測履歴データを定量化するための量子情報散逸を導入し,連続時間処理のための一般化されたランダウアーを導出する。
これは基本的な熱力学的トレードオフを明らかにしており、最適な予測能力を解き放つ臨界共鳴は、情報伝達を本質的に最大化し、環境の消去に必要となる不可逆的な作業である。
さらに、コヒーレンス分解は、動的量子コヒーレンスが追加の機械的作業を必要とせずに予測能力を厳密に増幅することを示した。
これらの知見は、量子学習デバイスの究極のエネルギー限界を確立し、エネルギー効率の高い量子ニューロモルフィックハードウェアを設計するための理論的原理を提供する。
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