論文の概要: Non-Markovian dissipation as a resource for quantum reservoir computing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.40172v1
• Date: Wed, 30 Sep 2026 17:01:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-01 18:57:28.119636
• Title: Non-Markovian dissipation as a resource for quantum reservoir computing
• Title（参考訳）: 量子貯水池計算の資源としての非マルコフ散逸
• Abstract要約: 我々は、非マルコビアン性は、分数微分を用いて明示的にモデル化され、制御される量子貯水池計算の枠組みを導入する。 最適動作状態において、分数非マルコビアン性は貯水池メモリを最近の入力に向けて再分割し、線形メモリ容量と短い遅延での非線形予測精度を向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5735035463793009
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The control of open-system dynamics provides a powerful mechanism for using quantum information to process sequential tasks. While quantum reservoir computing typically relies on Markovian dissipation to process sequential data, the computational role of non-Markovian memory effects remains largely unexplored. We introduce a framework for quantum reservoir computing where non-Markovianity is explicitly modeled and regulated using fractional derivatives. By employing fractional time subordination, we generate tunable, heavy-tailed relaxation dynamics that govern the information backflow between the system and its environment. Non-Markovian information backflow regulates the overall temporal retention of the system, maximizing short-term linear memory capacity. Within an optimal operating regime, fractional non-Markovianity redistributes the reservoir memory towards recent inputs, improving both linear memory capacity and nonlinear prediction accuracy at short delays, at the expense of long-range temporal retention. System-environment interaction proves being not merely a requirement for quantum reservoir computing, but an active resource that embeds memory retention directly into the quantum evolution.
• Abstract（参考訳）: オープンシステムダイナミクスの制御は、シーケンシャルなタスクを処理するために量子情報を使用する強力なメカニズムを提供する。 量子貯水池計算は通常、逐次データを処理するためにマルコフの散逸に依存するが、非マルコフ記憶効果の計算的役割はほとんど解明されていない。 我々は、非マルコビアン性は、分数微分を用いて明示的にモデル化され、制御される量子貯水池計算の枠組みを導入する。 分数時間部分座標を用いることで、システムと環境の間の情報逆流を制御できる調整可能で重み付き緩和ダイナミクスを生成する。 非マルコフ情報バックフローはシステム全体の時間的保持を調節し、短期線形メモリ容量を最大化する。 最適動作状態内では、分数非マルコビアン性は貯水池メモリを最近の入力に向けて再分割し、長い時間的保持を犠牲にして、線形メモリ容量と短い遅延時間における非線形予測精度の両方を改善した。 システム環境の相互作用は、単に量子貯水池コンピューティングの要件であるだけでなく、記憶保持を直接量子進化に埋め込むアクティブなリソースであることを証明している。

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