論文の概要: Photonic Time-Delayed Quantum Extreme Learning Machine

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.07416v1
• Date: Mon, 07 Sep 2026 12:27:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-12 00:27:51.133351
• Title: Photonic Time-Delayed Quantum Extreme Learning Machine
• Title（参考訳）: 光時間遅れ量子エクストリーム学習装置
• Abstract要約: 時間遅延非線形干渉計と光子数分解検出を用いた非線形相互作用に基づくフォトニック量子極端学習機(QELM)を数値シミュレーションする。 以上の結果から,QELMは,学習重量を再分配することにより,損失の影響下での分類性能を維持していることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose and numerically simulate a photonic quantum extreme learning machine (QELM) based on non-linear interactions in a time-delay non-linear interferometer with photon-number-resolving detection. We theoretically demonstrate the reservoir's computational capability by binary classification of the non-linear two moons benchmark. Analysis of the learned output weights and alternative quantum readouts shows that compact feature sets based on photon-number correlations preserve classification accuracy while potentially reducing measurement complexity. We further show that the QELM maintains its classification performance under the effect of losses by naturally redistributing the learned weights across a larger set of available features. These results demonstrate the resilience of the time-delay photonic implementation and highlight its potential as an experimentally accessible QELM platform.
• Abstract（参考訳）: 我々は,光子数分解検出を伴う時間遅延非線形干渉計における非線形相互作用に基づくフォトニック量子極端学習マシン(QELM)を提案し,数値シミュレーションする。 理論的には、非線形2衛星ベンチマークのバイナリ分類による貯水池の計算能力を実証する。 学習した出力重みの解析と代替量子リードアウトは、光子数相関に基づくコンパクトな特徴集合が分類精度を保ちながら、測定の複雑さを低減していることを示している。 さらに、QELMは、学習重量をより広い範囲で自然に再分配することにより、損失の影響下で分類性能を維持していることを示す。 これらの結果は、時間遅延フォトニック実装のレジリエンスを示し、実験的に利用可能なQELMプラットフォームとしての可能性を強調している。

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