講演情報
[9a-F212-9]時間遅延量子極限学習マシンを用いたAu原子接合の量子化コンダクタンス予測
〇関 真実1、川名部 美桜1、粟屋 康輝1、白樫 淳一1、渋谷 哲朗2、今井 浩2 (1.東京農工大、2.東京大)
キーワード：
ゲート型量子計算機、量子リザバーコンピューティング、時系列情報処理
QRCは、データ長に伴う量子回路層数の増大がNISQでの実行を困難にする課題がある。これに対し、回路規模を抑制できるTD-QELMの検討が進められている。本研究では、FCE実験で得られた金原子接合の量子化コンダクタンス実データへ6量子ビットのTD-QELMを適用した。予測実験の結果、量子的なステップ状の変化や非線形なノイズを含む物理現象に由来する実データに対しても本手法の有効性が示唆された。