[22a-B101-1~11] FS.1 フォーカストセッション「AIエレクトロニクス」

[22a-B101-2] 量子古典ハイブリッドリザバーにおけるハミルトニアンと情報処理容量の検討

〇萩原 大貴¹、三木 司¹、白樫 淳一¹ (1.東京農工大院工)

キーワード：量子機械学習、NISQデバイス、リザバーコンピューティング

近年、量子リザバーコンピューティング(Quantum Reservoir Computing: QRC)が注目を集めており、これまで我々は、NISQ上の小規模な量子回路及び古典計算機による期待値のフィードバックを利用した量子古典ハイブリッドRCを実装した。さらに複数基底の期待値を組み合わせ短期記憶と非線形性の向上を報告したがその機構は明らかでなかった。そこで今回は、測定基底が有する情報処理容量に注目し、短期記憶・非線形性とハミルトニアンの関係性について検討した。