論文の概要: The Thermodynamic Cost of Computing with Heat

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.10027v1
• Date: Sun, 09 Aug 2026 19:51:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-12 19:14:45.761103
• Title: The Thermodynamic Cost of Computing with Heat
• Title（参考訳）: 熱による計算の熱力学コスト
• Abstract要約: 目標平均誤差確率の達成に必要な最小散逸を$langle rungle$が分岐し、$langle rangle$が有限貯留層熱ゆらぎによって課される基本的な最小誤差フロア$epsMin$に近づくことを証明した。 我々のフレームワークは熱力学、有限時間情報理論、自律計算を橋渡しし、エネルギー効率の良いハードウェアに厳密な設計原理を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Autonomous quantum thermal machines have recently been proposed as physics-based computing substrates where logical inputs and outputs are encoded in temperature gradients. While such ``thermodynamic neurons'' exhibit a clear trade-off between computational fidelity and heat dissipation, the fundamental information-theoretic limits of temperature-encoded computation remain uncharacterized. Here, we derive rigorous bounds linking average error probability, channel capacity, and entropy production for finite-capacity thermal reservoirs operating far from equilibrium. We prove that the minimal dissipation required to achieve a target average error probability $\langle ξ\rangle$ diverges as $\langle ξ\rangle$ approaches a fundamental minimum error floor $\epsMin$ imposed by finite-reservoir thermal fluctuations. We further establish a thermodynamic channel capacity that saturates at high dissipation, and quantify the minimal dissipation required for cascaded networks to maintain target fidelity, demonstrating a fundamental $\mathcal{O}(L \ln L)$ overhead with network depth, with the required dissipation growing up to $\mathcal{O}(L^3)$ under strong noise amplification conditions. Our framework bridges stochastic thermodynamics, finite-time information theory, and autonomous computation, providing rigorous design principles for energy-efficient analog thermodynamic hardware.
• Abstract（参考訳）: 近年、論理的な入力と出力を温度勾配でエンコードする物理ベースの計算基板として、自律型量子熱機械が提案されている。 このような「熱力学ニューロン」は、計算忠実度と熱散逸の間に明確なトレードオフを示すが、温度エンコードされた計算の基本的な情報理論上の限界は、まだ具体化されていない。 ここでは, 平均誤差確率, チャネル容量, エントロピー生成を結合した厳密な境界を導出する。 我々は、目標平均誤差確率$\langle >\rangle$が、有限貯留層熱ゆらぎによって課される基本的な最小誤差フロア$\epsMin$に近づくために必要となる最小の散逸が、$\langle >\rangle$として発散することを証明する。 さらに、高散逸時に飽和する熱力学的チャネル容量を確立し、強い雑音増幅条件下では、基礎的な$\mathcal{O}(L \ln L)$オーバーヘッドをネットワーク深度で示し、カスケードネットワークが目標フィリティを維持するために必要な最小散逸を定量化する。 我々のフレームワークは確率的熱力学、有限時間情報理論、自律計算を橋渡し、エネルギー効率の良いアナログ熱力学ハードウェアのための厳密な設計原理を提供する。

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