論文の概要: Gaussian quantum reservoir computing with a hybrid cavity magnomechanical system
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.22791v2
- Date: Fri, 25 Sep 2026 10:42:45 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-28 18:27:51.022664
- Title: Gaussian quantum reservoir computing with a hybrid cavity magnomechanical system
- Title（参考訳）: ハイブリッドキャビティマグメカニクスシステムを用いたガウス量子貯水池計算
- Abstract要約: 線形化ガウス系におけるハイブリッドキャビティマグメカカルシステムに基づく量子貯水池計算フレームワークを提案する。
我々は,貯水池の進化時間によってバランスが制御される,より制限された非線形処理とともに,強い時間記憶を見いだす。
補助キャビティデチューニングで符号化された時間依存信号は、内部結合間の相互作用によって制御される精度で再構成する。
- 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: We propose a quantum reservoir computing framework based on a hybrid cavity magnomechanical system in the linearized Gaussian regime. The reservoir combines microwave-cavity, magnon, and mechanical degrees of freedom, and is extended by an auxiliary cavity acting as an input port, with time-dependent signals encoded in its detuning. The covariance matrix of the quadrature fluctuations provides the features for a trained linear readout. Using linear-memory, nonlinearmemory, and parity-check benchmarks, we find strong temporal memory together with more limited nonlinear processing, whose balance is controlled by the reservoir evolution time, and we show that intermode correlations substantially enhance the information accessible to the readout. The same architecture reconstructs a time-dependent signal encoded in the auxiliary-cavity detuning, with an accuracy governed by the interplay between the internal couplings and the encoding strength, and robust against Gaussian detuning noise. Accounting for finite measurement statistics reveals a trade-off between encoding strength and the precision of the covariance estimation, so that the optimal encoding depends on the available measurement budget. These results establish hybrid cavity magnomechanical systems as a promising platform for continuous-variable quantum reservoir computing with potential applications in signal probing.
- Abstract（参考訳）: 線形化ガウス系におけるハイブリッドキャビティマグメカカルシステムに基づく量子貯水池計算フレームワークを提案する。
この貯水池はマイクロ波キャビティ、マグノン、機械的自由度を結合し、入力ポートとして機能する補助空洞によって拡張され、そのデチューニング中に符号化される時間依存信号である。
二次揺らぎの共分散行列は、訓練された線形読み出しの特徴を提供する。
線形メモリ, 非線形メモリ, パリティチェックのベンチマークを用いて, より限られた非線形処理とともに, 平衡を貯水池の進化時間で制御する強い時間的メモリを求める。
同じアーキテクチャでは、補助キャビティデチューニングに符号化された時間依存信号が再構成され、内部結合と符号化強度との相互作用によって制御される精度が向上し、ガウスデチューニングノイズに対して堅牢である。
有限測定統計の会計は、符号化強度と共分散推定の精度のトレードオフを明らかにし、最適符号化は利用可能な測定予算に依存する。
これらの結果は、連続可変量子貯水池計算のための有望なプラットフォームとしてハイブリッドキャビティ・マグノメカニクスシステムを確立し、信号探索に応用する可能性がある。
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