論文の概要: Hardware-Efficient Exchange-Only QML: Singlet-Triplet Spin Chains via Inter-pair Coupling without Magnetic Gradients

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.29017v2
• Date: Thu, 03 Sep 2026 14:08:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-04 13:51:58.143249
• Title: Hardware-Efficient Exchange-Only QML: Singlet-Triplet Spin Chains via Inter-pair Coupling without Magnetic Gradients
• Title（参考訳）: ハードウェア効率の良い交換専用QML:磁気勾配のないペア間カップリングによるシングルトリップレットスピンチェイン
• Abstract要約: 2スピンユニットは高密度を提供するが、制御のための局所磁場勾配に依存し、積分複雑性が増大する。 本稿では,最小2スピン単位とハイゼンベルク交換相互作用のみを用いて高表現性を実現する,資源効率の量子機械学習アーキテクチャを提案する。
• 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: Standard universal quantum computing using exchange-only qubits typically requires three physical spins per logical qubit, leading to significant hardware overhead. Conversely, two-spin units offer higher density but rely on local magnetic field gradients for control, increasing integration complexity. In this paper, we propose a resource-efficient quantum machine learning (QML) architecture that achieves high expressibility using minimal two-spin units and Heisenberg exchange interactions alone, without any magnetic gradients. We shift the paradigm from universal gate-based control to utilizing the intrinsic, time-domain dynamics of a spin chain as a learning resource. Numerical simulations on MNIST digit classification demonstrate that the symmetry-protected constraints of isolated spin pairs are bypassed by leveraging inter-pair exchange coupling. This interference-mediated state mixing significantly enhances the expressibility of the Hilbert space. The model reaches a test-set accuracy of 90.9% +/- 0.2% over five independent seeds on the full 10,000-image MNIST test set. Under an identical linear readout, the trained quantum feature map (88.1%) clearly outperforms a classical linear baseline on the same PCA inputs (83.2%) as well as an untrained (reservoir-style) version of the same dynamics (53.0%), demonstrating that the learned, input-dependent exchange pulses implement a genuinely non-linear and trainable feature map. The protocol is also robust to experimentally relevant imperfections: accuracy remains at 89.9% under 10% quasi-static pulse-area noise and at 89.8% when every observable is estimated from 10^3 measurement shots. These findings suggest that competitive QML can be executed on the simplest possible semiconductor spin-chain hardware, bypassing the need for leakage-prone encodings or complex micro-magnet integration.
• Abstract（参考訳）: 交換のみの量子ビットを用いた標準的な普遍量子コンピューティングは、一般に論理量子ビット当たりの物理スピンを3つ必要としており、ハードウェア上の大きなオーバーヘッドをもたらす。 逆に、2スピン単位は密度が高いが、制御のために局所磁場勾配に依存し、積分複雑性が増大する。 本稿では,最小2スピン単位とハイゼンベルク交換のみを用いて,磁気勾配を伴わずに高い表現性を実現する,資源効率の量子機械学習(QML)アーキテクチャを提案する。 我々は,このパラダイムを普遍的なゲートベース制御から,スピンチェーンの内在的時間領域ダイナミクスを学習資源として活用するへとシフトする。 MNIST桁分類の数値シミュレーションにより、孤立スピン対の対称性保護制約は対間交換結合を利用してバイパスされることを示した。 この干渉媒介状態混合はヒルベルト空間の表現可能性を大幅に向上させる。 このモデルでは、テストセットの精度は90.9% +/- 0.2%で、5つの独立した種子が1万イメージのMNISTテストセットに含まれている。 同じ線形読み出しの下で、訓練された量子特徴写像(88.1%)は、同じPCA入力(83.2%)と、同じ力学の訓練されていない(貯留層型)バージョン(53.0%)で明らかに古典的な線形基線を上回り、学習された入力依存交換パルスが真に非線形で訓練可能な特徴写像を実装していることを示す。 このプロトコルは、実験的な不完全性に対しても堅牢であり、精度は、10%の準静パルス領域ノイズの下で89.9%、観測可能なものはすべて10^3測定ショットから推定される89.8%である。 これらの結果から,最も単純な半導体スピンチェーンハードウェア上での競合QMLの実行が可能であることが示唆された。

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