論文の概要: Harnessing Non-Markovian Memory for Quantum-Battery Capacity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.38527v1
• Date: Wed, 28 Oct 2026 09:36:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-11-03 10:21:26.110021
• Title: Harnessing Non-Markovian Memory for Quantum-Battery Capacity
• Title（参考訳）: 量子電池容量に対する非マルコフ記憶のハーネス化
• Abstract要約: 非マルコビアン性は一般に記憶の情報理論的シグネチャによって特徴づけられる。 進化の過程で蓄積したメモリは、一致したマルコフ参照に対して容量保持を高めることができることを示す。 これらの結果は、非マルコフメモリを量子電池容量の運用資源とみなしている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.358890489147425
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Non-Markovianity is commonly characterized through information-theoretic signatures of memory. Here we take a thermodynamic perspective and ask whether such memory can be operationally harnessed to enhance quantum-battery capacity. Within the process-tensor framework, we compare memoryless and memory-enhanced strategies and define their performance gap as the memory-assisted capacity advantage of a multitime process. We prove that this advantage vanishes for Markovian process tensors and is bounded by a trace-distance measure of process non-Markovianity. In a complementary continuous-time setting, we show using random telegraph dephasing that memory accumulated during the evolution can enhance capacity retention relative to a matched Markovian reference under the same control class. These results identify non-Markovian memory as an operational resource for quantum-battery capacity.
• Abstract（参考訳）: 非マルコビアン性は一般に記憶の情報理論的シグネチャによって特徴づけられる。 ここでは、熱力学の観点から、そのようなメモリを運用的に利用して量子電池容量を向上させることができるかどうかを問う。 プロセステンソルフレームワーク内では、メモリレスおよびメモリ拡張戦略を比較し、そのパフォーマンスギャップを、マルチタイムプロセスのメモリアシスト能力の利点として定義する。 この利点はマルコフ過程テンソルに対して消滅し、非マルコフ過程のトレース距離測度によって有界であることが証明される。 相補的な連続時間設定では、進化中に蓄積されたメモリが、同じ制御クラスの下で一致したマルコフ参照に対してキャパシティ保持を高めることを、ランダムなテレグラフを用いて強調する。 これらの結果は、非マルコフメモリを量子電池容量の運用資源とみなしている。

関連論文リスト

• Geometric Approach to Zero-Memory Quantum Dot Reservoir Computing [0.11999555634662634]
  物理貯水池コンピューティングは、従来のニューラルネットワークに代わるエネルギー効率の高い代替手段を提供する。 メモリレスシステムではメモリ容量を極端に設計できることを示す。 メモリレス量子貯水池は,カオス的なマッキーグラスの将来予測と非線形変換タスクの両方において高い性能が得られることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-06-28T10:26:43Z)
• Memory in the Age of AI Agents [217.9368190980982]
  この研究は、現在のエージェントメモリ研究の最新の展望を提供することを目的としている。 我々は,エージェントメモリ,すなわちトークンレベル,パラメトリック,潜時メモリの3つの支配的実現を同定する。 実用的な開発を支援するため、メモリベンチマークとオープンソースフレームワークの包括的な概要をコンパイルする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-12-15T17:22:34Z)
• MemGen: Weaving Generative Latent Memory for Self-Evolving Agents [57.1835920227202]
  本稿では,エージェントに人間的な認知機能を持たせる動的生成記憶フレームワークであるMemGenを提案する。 MemGenは、エージェントが推論を通して潜在記憶をリコールし、増大させ、記憶と認知の密接なサイクルを生み出すことを可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-29T12:33:13Z)
• Non-Markovianity and memory enhancement in Quantum Reservoir Computing [0.8437187555622164]
  非マルコフ力学は制限を克服し、拡張メモリ保持を可能にする。 我々はマルコフから非マルコフ進化への制御された遷移を可能にする埋め込みアプローチを導入する。 本研究では,量子機械学習アーキテクチャにおけるメモリ向上のための重要なリソースとして,量子非マルコビアン性(quantum non-Markovianity)を確立した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-05T09:17:08Z)
• Time Symmetries of Quantum Memory Improve Thermodynamic Efficiency [49.1574468325115]
  量子メモリは、時間反転対称性の連続体を提供する。 これにより、不可逆性を最小化する量子メモリの設計が可能になる。 その結果、量子メモリは古典的メモリより数桁低いエネルギー散逸を減少させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-08T22:30:35Z)
• Stable Hadamard Memory: Revitalizing Memory-Augmented Agents for Reinforcement Learning [64.93848182403116]
  現在のディープラーニングメモリモデルは、部分的に観察可能で長期にわたる強化学習環境で苦労している。 本稿では,強化学習エージェントのための新しい記憶モデルであるStable Hadamard Memoryを紹介する。 我々の手法は、部分的に観測可能なベンチマークに挑戦する上で、最先端のメモリベースの手法よりも大幅に優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-14T03:50:17Z)
• Quantum associative memory with a single driven-dissipative nonlinear oscillator [0.0]
  本稿では,単一駆動型量子発振器を用いた連想メモリの実現を提案する。 このモデルは、大局的に離散ニューロンベースのシステムの記憶能力を向上させることができる。 結合記憶容量は、リウヴィリア超作用素におけるスペクトルギャップの存在と本質的に関連していることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-19T12:00:35Z)
• Kanerva++: extending The Kanerva Machine with differentiable, locally block allocated latent memory [75.65949969000596]
  エピソディックメモリとセマンティックメモリは、人間のメモリモデルの重要なコンポーネントです。 我々は、エピソードメモリとセマンティックメモリのギャップを埋める新しい原理ベイズメモリ割り当てスキームを開発しました。 この割り当て方式がメモリ条件画像生成の性能を向上させることを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-20T18:40:40Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。