JP6806376B2

JP6806376B2 - Quantum information information system, quantum information processing method, program, and recording medium

Info

Publication number: JP6806376B2
Application number: JP2017563813A
Authority: JP
Inventors: 啓祐藤井; 浩平中嶋
Original assignee: Kyoto University
Current assignee: Kyoto University
Priority date: 2016-01-27
Filing date: 2017-01-26
Publication date: 2021-01-06
Anticipated expiration: 2037-01-26
Also published as: JPWO2017131081A1; WO2017131081A1

Description

本発明は、量子系を情報処理リソースとして利用する量子情報処理システム、量子情報処理方法、プログラム、及び記録媒体に関する。 The present invention relates to a quantum information processing system, a quantum information processing method, a program, and a recording medium that utilize a quantum system as an information processing resource.

ソーシャルネットワークやＩｏＴ（Internet of Things）の発展に伴い、従来の計算機システムでは取り扱いが困難なビッグデータを取り扱う新たな情報処理の枠組みが求められている。その一つの可能性として人間の脳をヒントに構成されたニューラルネットワークをソフトウェアとして用いた機械学習が近年盛んに研究開発され、従来では困難であった画像処理、認識、パターンマッチングや非線形時系列データ処理において威力を発揮しつつある。 With the development of social networks and the IoT (Internet of Things), a new information processing framework for handling big data, which is difficult to handle with conventional computer systems, is required. As one possibility, machine learning using a neural network constructed with the human brain as a hint has been actively researched and developed in recent years, and image processing, recognition, pattern matching and non-linear time series data, which were difficult in the past, have been actively researched and developed. It is demonstrating its power in processing.

一方、ハードウェアに関しては、従来の半導体技術の限界を超える情報処理デバイスの代表格として、物理学におけるもっとも基本的な枠組みである量子力学に基づき情報処理システムを構築する、いわゆる量子情報処理は、組み合わせ最適化問題など一部の特殊な問題に対して指数的な高速化を可能とするとして盛んに研究されている。 On the other hand, regarding hardware, so-called quantum information processing, which builds an information processing system based on quantum mechanics, which is the most basic framework in physics, is a representative of information processing devices that exceed the limits of conventional semiconductor technology. It is being actively researched as enabling exponential speedup for some special problems such as combination optimization problems.

Jaeger, H. & Haas, H. “Harnessing nonlinearity: predicting chaotic systems and saving energy in wireless communication.” Science 304, 78-80 (2004)Jaeger, H. & Haas, H. “Harnessing nonlinearity: predicting chaotic systems and saving energy in wireless communication.” Science 304, 78-80 (2004) Briegel, H. J., De las Cuevas, G. “Projective simulation for artificial intelligence.” Scientific Reports, 2, 400 (2012)Briegel, H. J., De las Cuevas, G. “Projective simulation for artificial intelligence.” Scientific Reports, 2, 400 (2012)

しかしながら、量子系をうまく設計し、外界からの雑音を遮断して、万能な量子計算機を実現することは依然として困難である。また、機械学習分野で扱われているような汎用性の高い情報処理タスクへの応用方法は確立されていないという問題点を有している。 However, it is still difficult to design a quantum system well, block noise from the outside world, and realize a universal quantum computer. In addition, there is a problem that an application method for highly versatile information processing tasks such as those handled in the machine learning field has not been established.

本発明は、斯かる事情に鑑みてなされたものであり、量子系の実時間ダイナミクスが有する複雑性を機械学習分野でニーズが高い非線形時系列データ処理へと応用することができる量子情報処理システム、量子情報処理方法、プログラム、及び記録媒体を提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of such circumstances, and is a quantum information processing system capable of applying the complexity of real-time dynamics of a quantum system to nonlinear time-series data processing, which is in high demand in the field of machine learning. , Quantum information processing methods, programs, and recording media.

本願の量子情報処理システムは、互いに相互作用する複数の量子ビットにより構成された量子系を含み、一定の時間間隔を複数に分割した各時刻における各量子ビットからの信号を保持する複数の仮想ノードを備えた量子レザバーと、前記複数の仮想ノード間の線形結合における線形重みを決定する重み決定部と、前記量子ビットの１つに前記時間間隔で入力信号を与える信号入力部と、該信号入力部が与えた入力信号に対し、前記重み決定部にて決定された線形重みを用いて線形結合した前記仮想ノードの状態の重ね合わせから得られる出力信号を読み出す信号読出部とを備える。 The quantum information processing system of the present application includes a quantum system composed of a plurality of qubits interacting with each other, and a plurality of virtual nodes holding a signal from each qubit at each time divided into a plurality of fixed time intervals. A quantum reservoir provided with, a weight determination unit that determines a linear weight in a linear combination between the plurality of virtual nodes, a signal input unit that gives an input signal to one of the qubits at the time interval, and the signal input. It is provided with a signal reading unit that reads an output signal obtained from superposition of the states of the virtual nodes that are linearly combined with the input signal given by the unit using the linear weight determined by the weight determining unit.

本願によれば、量子系の実時間ダイナミクスが有する複雑性を機械学習分野でニーズが高い非線形時系列データ処理へと応用することができる。 According to the present application, the complexity of real-time dynamics of quantum systems can be applied to nonlinear time series data processing, which is in high demand in the field of machine learning.

本実施の形態に係る量子情報処理システムの全体構成を説明するブロック図である。It is a block diagram explaining the whole structure of the quantum information processing system which concerns on this Embodiment. 量子系のダイナミクスを説明する説明図である。It is explanatory drawing explaining the dynamics of a quantum system. 入力信号及び量子ダイナミクスの時間変化の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the time change of an input signal and quantum dynamics. 仮想ノードの抽出例を説明する説明図である。It is explanatory drawing explaining the extraction example of a virtual node. 量子レザバーから出力信号を読み出す手法を説明する説明図である。It is explanatory drawing explaining the method of reading an output signal from a quantum reservoir. 本実施の形態に係る量子情報処理システムにおいて実行される処理の手順を説明するフローチャートである。It is a flowchart explaining the procedure of the process executed in the quantum information processing system which concerns on this Embodiment. ベンチマーク評価による評価結果を示すグラフである。It is a graph which shows the evaluation result by the benchmark evaluation. ベンチマーク評価による評価結果を示すグラフである。It is a graph which shows the evaluation result by the benchmark evaluation. 実施の形態２に係る量子レザバー２２の構成を説明する説明図である。It is explanatory drawing explaining the structure of the quantum reservoir 22 which concerns on Embodiment 2. FIG. 実施の形態２に係る量子情報処理システムのベンチマーク評価による評価結果を示すグラフである。It is a graph which shows the evaluation result by the benchmark evaluation of the quantum information processing system which concerns on Embodiment 2. 実施の形態２に係る量子情報処理システムのベンチマーク評価による評価結果を示すグラフである。It is a graph which shows the evaluation result by the benchmark evaluation of the quantum information processing system which concerns on Embodiment 2. 実施の形態２に係る量子情報処理システムのベンチマーク評価による評価結果を示すグラフである。It is a graph which shows the evaluation result by the benchmark evaluation of the quantum information processing system which concerns on Embodiment 2. 実施の形態２に係る量子情報処理システムのベンチマーク評価による評価結果を示すグラフである。It is a graph which shows the evaluation result by the benchmark evaluation of the quantum information processing system which concerns on Embodiment 2.

以下、本発明をその実施の形態を示す図面に基づいて具体的に説明する。
（実施の形態１）
図１は本実施の形態に係る量子情報処理システムの全体構成を説明するブロック図である。本実施の形態に係る量子情報処理システムは、二値のビットデータを処理する古典コンピュータとして機能する古典コンピュータ部１０と、互いに相互作用する複数の量子ビットにより構成される量子系を含み、各量子ビットの状態の重ね合わせに基づいて得られる信号を出力する量子コンピュータ部２０とを備える。Hereinafter, the present invention will be specifically described with reference to the drawings showing the embodiments thereof.
(Embodiment 1)
FIG. 1 is a block diagram illustrating an overall configuration of a quantum information processing system according to the present embodiment. The quantum information processing system according to the present embodiment includes a classical computer unit 10 that functions as a classical computer that processes binary bit data, and a quantum system composed of a plurality of qubits that interact with each other, and each quantum. It includes a quantum computer unit 20 that outputs a signal obtained based on the superposition of bit states.

古典コンピュータ部１０は、制御部１１、記憶部１２、入出力部１３、観測部１４、及び学習部１５を含む。 The classical computer unit 10 includes a control unit 11, a storage unit 12, an input / output unit 13, an observation unit 14, and a learning unit 15.

制御部１１は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等を備える。制御部１１のＣＰＵは、ＲＯＭ又は記憶部１２に予め記憶された各種プログラムを実行することにより、古典コンピュータ部１０及び量子コンピュータ部２０の動作を制御する。制御部１１のＲＡＭは、各種プログラムの実行中に生成されるデータ等を一時的に記憶する。
なお、本実施の形態では、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等を備えた制御部１１により量子コンピュータ部２０の動作を制御する構成について説明するが、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）、アナログ回路等の処理回路を用いて量子コンピュータ部２０の制御を行ってもよいことは勿論のことである。The control unit 11 includes, for example, a CPU (Central Processing Unit), a ROM (Read Only Memory), a RAM (Random Access Memory), and the like. The CPU of the control unit 11 controls the operations of the classical computer unit 10 and the quantum computer unit 20 by executing various programs stored in advance in the ROM or the storage unit 12. The RAM of the control unit 11 temporarily stores data and the like generated during execution of various programs.
In this embodiment, a configuration in which the operation of the quantum computer unit 20 is controlled by a control unit 11 including a CPU, ROM, RAM, etc. will be described, but a processing circuit such as an FPGA (Field Programmable Gate Array) or an analog circuit will be described. It goes without saying that the quantum computer unit 20 may be controlled by using the above.

記憶部１２は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）などの記憶装置を備え、各種プログラム及びデータを記憶する。記憶部１２が記憶するプログラムには、古典コンピュータ部１０の動作全体を制御するためのプログラムであるオペレーティングシステム（ＯＳ）１２Ａ、量子コンピュータ部２０の動作を制御するためのプログラム（量子プログラム）１２Ｂ等が含まれる。また、記憶部１２が記憶するデータには、量子コンピュータ部２０に入力する入力データ、量子コンピュータ部２０の動作を制御するために必要な制御データ等が含まれる。 The storage unit 12 includes a storage device such as an HDD (Hard Disk Drive) and stores various programs and data. The programs stored in the storage unit 12 include an operating system (OS) 12A, which is a program for controlling the entire operation of the classical computer unit 10, a program (quantum program) 12B for controlling the operation of the quantum computer unit 20, and the like. Is included. Further, the data stored in the storage unit 12 includes input data to be input to the quantum computer unit 20, control data necessary for controlling the operation of the quantum computer unit 20, and the like.

なお、量子プログラム１２Ｂは、ＤＶＤ−ＲＯＭなどのメディアＭ（非一時的な記録媒体）によって提供されるものであってよい。この場合、量子情報処理システムが備える古典コンピュータ部１０は、図に示していない読取装置を用いて、メディアＭから量子プログラム１２Ｂを読み取り、記憶部１２内に量子プログラム１２Ｂをインストールする。 The quantum program 12B may be provided by a medium M (non-temporary recording medium) such as a DVD-ROM. In this case, the classical computer unit 10 included in the quantum information processing system reads the quantum program 12B from the media M using a reading device (not shown), and installs the quantum program 12B in the storage unit 12.

入出力部１３は、キーボード、マウス等の入力デバイス、及びディスプレイ装置等の出力デバイスを接続する入出力インタフェースを備える。入出力部１３は、入力デバイスを通じて入力されるデータを制御部１１へ送出し、制御部１１は、入出力部１３からのデータに基づいて各種処理を実行する。また、制御部１１は、量子コンピュータ部２０から出力される出力データ等のユーザへ報知すべきデータを取得した場合、当該データを、入出力部１３を通じて出力デバイスへ出力する。 The input / output unit 13 includes an input / output interface for connecting an input device such as a keyboard and a mouse, and an output device such as a display device. The input / output unit 13 sends data input through the input device to the control unit 11, and the control unit 11 executes various processes based on the data from the input / output unit 13. Further, when the control unit 11 acquires data to be notified to the user such as output data output from the quantum computer unit 20, the control unit 11 outputs the data to the output device through the input / output unit 13.

観測部１４は、量子コンピュータ部２０の出力層２３に接続されており、量子レザバー２２から読み出される出力データを、出力層２３を通じて取得する。観測部１４は、取得した出力データを制御部１１へ送出する。 The observation unit 14 is connected to the output layer 23 of the quantum computer unit 20, and acquires the output data read from the quantum reservoir 22 through the output layer 23. The observation unit 14 sends the acquired output data to the control unit 11.

学習部１５は、量子コンピュータ部２０に入力する入力データについて理想的な出力データを示す教師データを記憶するためのメモリ（不図示）を備える。学習部１５は、出力層２３に接続されており、出力層２３を通じて読み出された出力データと、予め記憶されている教師データとに基づき、出力層２３が出力データを読み出す際のパラメータ（後述する線形重み）を決定する。学習部１５により決定された線形重みは、制御部１１を通じて出力層２３にフィードバックされる。 The learning unit 15 includes a memory (not shown) for storing teacher data indicating ideal output data for the input data input to the quantum computer unit 20. The learning unit 15 is connected to the output layer 23, and is a parameter when the output layer 23 reads the output data based on the output data read through the output layer 23 and the teacher data stored in advance (described later). The linear weight to be used) is determined. The linear weight determined by the learning unit 15 is fed back to the output layer 23 through the control unit 11.

なお、本実施の形態では、古典コンピュータ部１０が学習部１５を独立した構成要素として備える構成としたが、制御部１１が学習部１５の機能を備えていてもよい。この場合、教師データは例えば記憶部１２に記憶される。制御部１１は、学習フェーズにおいて、観測部１４を通じて取得した量子コンピュータ部２０からの出力データと、記憶部１２から読み出した教師データとに基づき、出力層２３が出力データを読み出す際の線形重みを決定し、読み出しゲート２３へのフィードバックを行うことにより、学習部１５の機能を実現する。 In the present embodiment, the classical computer unit 10 includes the learning unit 15 as an independent component, but the control unit 11 may have the function of the learning unit 15. In this case, the teacher data is stored in, for example, the storage unit 12. In the learning phase, the control unit 11 determines the linear weight when the output layer 23 reads the output data based on the output data from the quantum computer unit 20 acquired through the observation unit 14 and the teacher data read from the storage unit 12. The function of the learning unit 15 is realized by determining and feeding back to the read gate 23.

量子コンピュータ部２０は、入力層２１、量子レザバー２２、及び出力層２３を含む。 The quantum computer unit 20 includes an input layer 21, a quantum reservoir 22, and an output layer 23.

入力層２１は、古典コンピュータ部１０の制御部１１から入力される入力データに基づく時系列信号を、量子レザバー２２の量子系が備える量子ビットへ出力する。量子ビットへ出力する時系列信号は、ブールタスクのように０又は１の値を取るバイナリの信号であってもよく、ダイナミカルタスクのように０から１の範囲の連続変数の信号であってもよい。 The input layer 21 outputs a time-series signal based on the input data input from the control unit 11 of the classical computer unit 10 to the qubit included in the quantum system of the quantum reservoir 22. The time-series signal output to the qubit may be a binary signal having a value of 0 or 1 such as a Boolean task, or a continuous variable signal in the range of 0 to 1 such as a dynamic task. Good.

量子レザバー２２は、互いに相互作用する複数の量子ビットにより構成される量子系を含む。量子レザバー２２が備える量子系としては、例えば、液体及び固体ＮＭＲ（Nuclear Magnetic Resonance）量子スピンアンサンブル、超伝導量子回路、トラップイオン、量子ドット、光格子上の中性原子に代表されるような量子力学に基づいて振る舞う物理系を含む制御性のある任意の量子系を用いることができる。量子レザバー２２の構成については、後に詳述することとするが、本実施の形態では、ハミルトニアンによる時間発展を多重分割することによってノード数を増やした仮想ノードを用いて量子レザバー２２を構築する。 The quantum reservoir 22 includes a quantum system composed of a plurality of qubits that interact with each other. Quantum systems included in the quantum reservoir 22 include, for example, liquid and solid NMR (Nuclear Magnetic Resonance) quantum spin ensembles, superconducting quantum circuits, trap ions, quantum dots, and quanta such as neutral atoms on an optical lattice. Any controlled quantum system, including a physical system that behaves based on mechanics, can be used. The configuration of the quantum reservoir 22 will be described in detail later, but in the present embodiment, the quantum reservoir 22 is constructed by using virtual nodes in which the number of nodes is increased by multiplexing the time evolution by Hamiltonian.

出力層２３は、例えば、単電子トランジスタ、ラジオ波を検出するコイル、レーザ光を用いた格子検出器などの観測手段を各量子ビットに対応して備え、量子レザバー２２の量子系が備える各量子ビットの状態を観測すると共に、各量子ビットの状態の観測結果に基づき、学習部１５にて決定された線形重みを利用して出力データを読み出す。 The output layer 23 is provided with observation means such as a single-electron transistor, a coil for detecting radio waves, and a lattice detector using laser light corresponding to each qubit, and each quantum included in the quantum system of the quantum reservoir 22. While observing the state of the bits, the output data is read out using the linear weight determined by the learning unit 15 based on the observation result of the state of each qubit.

なお、上述した量子情報処理システムでは、古典コンピュータ部１０と量子コンピュータ部２０とを便宜的に分離した構成としたが、必ずしも両者を分離して備える必要はなく、古典コンピュータ部１０及び量子コンピュータ部２０を一体に備えたシステム（装置）として構築してもよい。 In the above-mentioned quantum information processing system, the classical computer unit 10 and the quantum computer unit 20 are separated for convenience, but it is not always necessary to separately provide the classical computer unit 10 and the quantum computer unit 20. 20 may be constructed as a system (device) integrally provided.

図２は量子系のダイナミクスを説明する説明図である。量子レザバー２２が備える量子系は、Ｎ個（Ｎは２以上の整数）の量子ビットにより構成されるものとする。なお、図２の例では５量子ビット（すなわち、Ｎ＝５の場合）の量子系を示している。 FIG. 2 is an explanatory diagram illustrating the dynamics of the quantum system. It is assumed that the quantum system included in the quantum reservoir 22 is composed of N qubits (N is an integer of 2 or more). In the example of FIG. 2, a quantum system of 5 qubits (that is, when N = 5) is shown.

Ｎ個の量子ビットからなる量子系は、２^N ×２^N のハミルトニアン密度行列ρにより記述される。閉じた系における量子系のダイナミクス（量子ダイナミクス）は、ハミルトニアンＨ、２^N ×２^N のハミルトニアン行例、及び、時刻ｔにおける密度ρ（ｔ）により定義される。密度ρ（ｔ）は、時間間隔τが経過した後、ハミルトニアンＨに従って、ρ（ｔ＋τ）＝ｅ^-iHτρ（ｔ）^iHτ に時間発展する。A quantum system consisting of ^N qubits is described by the Hamiltonian density matrix ρ of 2 ^N × 2 ^N. The dynamics of the quantum system in a closed system (quantum dynamics) are defined by the Hamiltonian H, 2 ^N × 2 ^N Hamiltonian line example, and the density ρ (t) at time t. The density ρ (t) ^evolves over time to ρ (t + τ) = e ^-iHτ ρ (t) ^iHτ according to Hamiltonian H after the time interval τ has elapsed.

量子系の観測可能な物理量は、２^N ×２^N のハミルトニアン行列Ｏにより定義され、その平均値＜Ｏ＞＝Ｔｒ［Ｏρ（ｔ）］は量子系から得られる。密度行列を４^N 次元の演算子空間におけるベクトルＸとして記述したとき、任意の物理演算子は状態Ｘに対する線形マップとして記述される。ユニタリ時間発展は、次式のように書き直すことができる。The observable physical quantity of the quantum system is defined by the Hamiltonian matrix O of 2 ^N × 2 ^N , and its mean value <O> = Tr [Oρ (t)] is obtained from the quantum system. When the density matrix is described as a vector X in a 4 ^N- dimensional operator space, any physical operator is described as a linear map to the state X. Unitary time evolution can be rewritten as:

ここで、４^N ×４^N の行列Ｕ_τは、Ｕ_τＵ_τ ^T＝Ｉの関係を満たし、ユニタリ性を有する。Here, the matrix U _τ of 4 ^N × 4 ^N satisfies the relationship of U _τ U _τ ^T = I and has unitarity.

量子ダイナミクスを情報処理に活用するために、量子レザバー２２が備える量子系への入力信号Ｓｋ（ｋ＝１，２，３，…）を導入する。ここで、入力信号Ｓｋは、ブールタスクのように０又は１の値を取るバイナリであってもよく、ダイナミカルタスクのように０から１の範囲の連続変数であってもよい。各時刻ｔ＝ｋτ（ｋ＝１，２，３，…，τは一定の時間間隔）において、入力信号Ｓｋは１つの量子ビットに入力され、その量子ビットの状態は、ρ_sk＝｜ψ_sk＞＜ψ_sk｜に置き換えられる。ここで、｜ψ_sk＞は、以下の式により表される。In order to utilize quantum dynamics for information processing, the input signal Sk (k = 1, 2, 3, ...) To the quantum system included in the quantum reservoir 22 is introduced. Here, the input signal Sk may be a binary having a value of 0 or 1 as in the Boolean task, or may be a continuous variable in the range of 0 to 1 as in the dynamic task. At each time t = kτ (k = 1, 2, 3, ..., τ is a fixed time interval), the input signal Sk is input to one qubit, and the state of that qubit is ρ _sk = | ψ _sk. ＞＜ ψ _sk ｜ is replaced. Here, | ψ _sk > is expressed by the following equation.

各量子ビットから得られる信号は、各量子ビットにおいて局所的に観測可能な物理量の平均値により定義される。ここで、観測可能な物理量として、ｉ番目の量子ビットに作用するパウリ演算子Ｚ_i を使用する。例えば、スピンを量子ビットとして用いる場合、観測可能な物理量は、核スピンの磁化率に対応する。時刻ｔにおいてｉ番目の量子ビットから得られる信号をｘ’_i （ｔ）とした場合、ｘ’_i （ｔ）は、次式により表すことができる。The signal obtained from each qubit is defined by the mean value of the physically observable physical quantity in each qubit. Here, Pauli operator Z _i acting on the i-th qubit is used as an observable physical quantity. For example, when spin is used as a qubit, the observable physical quantity corresponds to the magnetic susceptibility of the nuclear spin. 'If the _i (t), x' a signal obtained from the i th qubit x at time t _i (t) can be expressed by the following equation.

図３は入力信号及び量子ダイナミクスの時間変化の一例を示す図である。図３Ａに示す入力信号Ｓｋは、例えば０又は１の値を取るバイナリの時系列信号である。このような入力信号Ｓｋを、入力層２１を通じて、量子レザバー２２の量子系が備える量子ビットの１つに与えた場合、ハミルトニアンＨ、２^N ×２^N のハミルトニアン行例、及び密度ρ（ｔ）により定義される量子ダイナミクスは、ハミルトニアンＨに従って時間発展する。このとき、各量子ビットから得られる信号ｘ’_i （ｔ）は、入力信号Ｓｋを反映して、例えば図３Ｂに示すような時間変化を示す。FIG. 3 is a diagram showing an example of time changes in the input signal and quantum dynamics. The input signal Sk shown in FIG. 3A is, for example, a binary time series signal taking a value of 0 or 1. When such an input signal Sk is given to one of the qubits of the quantum system of the quantum reservoir 22 through the input layer 21, Hamiltonian H, 2 ^N × 2 ^N Hamiltonian line example, and density ρ (t). The quantum dynamics defined by is time-evolving according to Hamiltonian H. At this time, the signal x _'i obtained from the respective qubit (t), reflecting the input signal Sk, indicating the that time change as shown in FIG. 3B, for example.

ｘ_i （ｔ）＝Ｔｒ［Ｚ_i ］（ｉ＝１，…，Ｎ）のように演算子空間における基底を適切に選択することにより、状態ｘ（ｔ）の最初のＮ個の要素（実ノードという）は、信号ｘ’_i （ｔ）＝［１＋ｘ_i （ｔ）］／２に置き換えられる。本実施の形態では、信号として使用されない状態ｘ（ｔ）の残り（４^N −Ｎ）個のノードを、隠れノードとして参照する。量子レザバー２２の特徴の１つは、実ノードに対する入力信号を通じて、指数関数的に多くの隠れノードが観測されることである。By appropriately selecting the basis in the operator space such as x _i (t) = Tr [Z _i ] (i = 1, ..., N), the first N elements (actual) of the state x (t). The node) is replaced with the signal _x'i (t) = [1 + x _i (t)] / 2. In the present embodiment, the remaining (4 ^{N −} N) nodes in the state x (t) that are not used as signals are referred to as hidden nodes. One of the features of the quantum reservoir 22 is that many hidden nodes are observed exponentially through the input signal to the real node.

図４は仮想ノードの抽出例を説明する説明図である。本実施の形態では、時刻ｋτ（ｋ＝１，２，３，…）のタイミングでのみ量子レザバー２２から信号を抽出するのではなく、時間間隔τの間、量子系はその量子系の時間発展を与えるハミルトニアンに従って時間発展することを利用し、時間間隔τをＶ分割（Ｖは２以上の整数）したそれぞれの時刻における各量子ビットの情報を抽出する。すなわち、Ｎ個の量子ビットを備えた量子レザバー２２からは、１つの時間間隔τの間に合計Ｎ×Ｖ個のデータが出力されることになる。本実施の形態では、Ｎ×Ｖ個のデータをこのタイムステップにおける出力ノードとして利用する。時間発展を多重分割することによってノード数を増やしているので、このＮ×Ｖ個の出力ノードを以下では仮想ノードと称する。 FIG. 4 is an explanatory diagram illustrating an example of extracting a virtual node. In the present embodiment, the signal is not extracted from the quantum reservoir 22 only at the timing of the time kτ (k = 1, 2, 3, ...), But during the time interval τ, the quantum system evolves over time of the quantum system. The information of each qubit at each time obtained by dividing the time interval τ into V (V is an integer of 2 or more) is extracted by utilizing the time evolution according to the Hamiltonian. That is, a total of N × V data is output from the quantum reservoir 22 having N qubits during one time interval τ. In this embodiment, N × V data are used as output nodes in this time step. Since the number of nodes is increased by dividing the time evolution into multiple layers, these N × V output nodes are hereinafter referred to as virtual nodes.

入力層２１を通じて入力される時系列信号は、量子系の時間発展を介して仮想ノードへと出力される。この仮想ノードには、過去の入力信号を基に処理された信号が保持されている。しかしながら、量子系の時間発展が乱雑さを含む無秩序なものであるため、仮想ノードの情報からうまく有意義な情報を引き出すことが必要である。以下、複数の仮想ノードを備えた量子レザバー２２から出力信号を読み出す手法について説明する。 The time-series signal input through the input layer 21 is output to the virtual node via the time evolution of the quantum system. This virtual node holds a signal processed based on a past input signal. However, since the time evolution of the quantum system is disorderly including disorder, it is necessary to extract meaningful information from the information of the virtual node. Hereinafter, a method of reading an output signal from the quantum reservoir 22 provided with a plurality of virtual nodes will be described.

図５は量子レザバー２２から出力信号を読み出す手法を説明する説明図である。仮想ノードの状態を｛ｘ’_ki｝により記述する。ここで、ｋは１≦ｋ≦Ｌ（Ｌは適宜の整数）を満たす整数であり、ｉは１≦ｉ≦ＮＶを満たす整数である。なお、ｘ’_k0＝１．０を一定のバイアス項として定義する。FIG. 5 is an explanatory diagram illustrating a method of reading an output signal from the quantum reservoir 22. Describe the state of the virtual node with { _x'ki }. Here, k is an integer satisfying 1 ≦ k ≦ L (L is an appropriate integer), and i is an integer satisfying 1 ≦ i ≦ NV. Note that _x'k0 = 1.0 is defined as a constant bias term.

本実施の形態では、学習フェーズにおいて、入力信号Ｓｋを与えたときの理想的な出力信号である教師信号ηｋを再現するように、仮想ノードから信号を読み出す際の線形重みｗ^LRを決定する。具体的には、学習部１５は、各仮想ノードの状態｛ｘ’_ki｝に基づいて得られる出力信号ｙｋ＝Σｘ’_ki・ｗ_i （ｗ_i は各仮想ノードに対する線形重みであり、ｉは０〜ＮＶの整数）と、教師信号ηｋとの間の二乗平均誤差を次式により算出し、算出した最小となるように線形重みｗ^LRを決定する。このとき、学習部１５は、例えば、ムーア・ペンローズの疑似逆行列を用いることにより、線形重みｗ^LRを容易に算出することが可能である。また、線形重みの決定法については、疑似逆行列以外にも、必要に応じて、様々な選択肢が存在することを付言しておく。例えば、レザバーにおける計算素子数が多すぎる場合、過学習による問題を防ぐために、Ridge回帰、Lasso回帰、ならびにElastic netの手法などによる線形重みの正則化を適宜導入することができる。あるいは、再帰的最小二乗法やいわゆるFORCE学習法などを用いて、学習過程をバッジ処理でなく、リアルタイム処理で行うことも可能である。In the present embodiment, in the learning phase, the linear weight w ^LR when reading the signal from the virtual node is determined so as to reproduce the teacher signal ηk which is an ideal output signal when the input signal Sk is given. Specifically, the learning unit 15, 'the output signal yk =? X is obtained based on _{_{_{{ki ki · w i (w}}} i state x}' for each virtual node is a linear weight for each virtual node, i is The root mean square error between (an integer of 0 to NV) and the teacher signal ηk is calculated by the following equation, and the linear weight w ^LR is determined so as to be the calculated minimum. At this time, the learning unit 15 can easily calculate the linear weight w ^LR by using, for example, the pseudo-inverse matrix of Moore Penrose. It should be added that there are various options for determining the linear weight, in addition to the pseudo-inverse matrix, as needed. For example, when the number of computing elements in the reservoir is too large, regularization of linear weights by Ridge regression, Lasso regression, Elastic net method, etc. can be appropriately introduced in order to prevent problems due to overfitting. Alternatively, the learning process can be performed by real-time processing instead of badge processing by using the recursive least squares method or the so-called FORCE learning method.

学習フェーズにおいて学習部１５が決定した線形重みｗ^LRは、制御部１１を通じて出力層２３にフィードバックされる。出力層２３は、フィードバックされた線形重みｗ^LRを用いて、最終的な出力信号ｙｋを次式に従って量子レザバー２２から読み出すことができる。すなわち、本実施の形態に係る量子情報処理システムでは、量子レザバー２２から出力信号を読み出す際に、線形重みｗ^LR以外のパラメータを必要としないことを特徴の１つとしている。よって、量子系の設計上、不均一性や不完全性を有していてもよく、任意の量子系を利用することができる。The linear weight w ^LR determined by the learning unit 15 in the learning phase is fed back to the output layer 23 through the control unit 11. The output layer 23 can read the final output signal yk from the quantum reservoir 22 according to the following equation using the fed-back linear weight w ^LR . That is, one of the features of the quantum information processing system according to the present embodiment is that no parameter other than the linear weight w ^LR is required when reading the output signal from the quantum reservoir 22. Therefore, in the design of the quantum system, it may have non-uniformity or imperfections, and any quantum system can be used.

なお、学習部１５は、学習により線形重みｗ^LRを取得する代わりに、最適化した物理量Ｏ_trained を次式により求め、＜Ｏ_trained ＞として出力してもよい。Instead of acquiring the linear weight w ^LR by learning, the learning unit 15 may obtain the optimized physical quantity O _trained by the following equation and output it as <O _trained >.

以下、本実施の形態に係る量子情報処理システムの動作について説明する。
図６は本実施の形態に係る量子情報処理システムにおいて実行される処理の手順を説明するフローチャートである。なお、図６のフローチャートにより示される動作は、制御部１１が、記憶部１２に記憶されたＯＳ１２Ａ、量子プログラム１２Ｂ等の各種プログラムを読み出して実行し、古典コンピュータ部１０及び量子コンピュータ部２０が備える各部の動作を制御することによって実現するものである。Hereinafter, the operation of the quantum information processing system according to the present embodiment will be described.
FIG. 6 is a flowchart illustrating a procedure of processing executed in the quantum information processing system according to the present embodiment. In the operation shown by the flowchart of FIG. 6, the control unit 11 reads and executes various programs such as the OS 12A and the quantum program 12B stored in the storage unit 12, and the classical computer unit 10 and the quantum computer unit 20 include the operation. It is realized by controlling the operation of each part.

制御部１１は、処理対象となる入力データに基づく時系列信号を、量子コンピュータ部２０の入力層２１を通じて量子レザバー２２に入力する（ステップＳ１１）。 The control unit 11 inputs a time-series signal based on the input data to be processed to the quantum reservoir 22 through the input layer 21 of the quantum computer unit 20 (step S11).

次いで、制御部１１は、量子レザバー２２から出力時系列信号を読み出す際の線形重みｗ^LRを取得済みであるか否かを判断する（ステップＳ１２）。Next, the control unit 11 determines whether or not the linear weight w ^LR at the time of reading the output time series signal from the quantum reservoir 22 has been acquired (step S12).

線形重みｗ^LRを取得済みである場合（Ｓ１２：ＹＥＳ）、制御部１１は、線形重みｗ^LRのデータを出力層２３に与えると共に、量子レザバー２２から出力時系列信号の読み出しを指示する。量子コンピュータ部２０の出力層２３は、量子レザバー２２が備えるＮ×Ｖ個の仮想ノードの状態を観測し（ステップＳ１３）、仮想ノードに保持されている信号に対して線形重みｗ^LRのデータを適用して、量子レザバー２２から出力時系列信号を読み出す（ステップＳ１４）。出力層２３にて読み出された出力時系列信号は、観測部１４を通じて、制御部１１に送出される。When the linear weight w ^LR has been acquired (S12: YES), the control unit 11 gives the data of the linear weight w ^LR to the output layer 23 and instructs the quantum reservoir 22 to read the output time series signal. The output layer 23 of the quantum computer unit 20 observes the states of N × V virtual nodes included in the quantum reservoir 22 (step S13), and outputs data having a linear weight w ^{LR to} the signal held in the virtual nodes. By applying, the output time series signal is read from the quantum reservoir 22 (step S14). The output time series signal read by the output layer 23 is sent to the control unit 11 through the observation unit 14.

また、線形重みｗ^LRを取得済みでない場合（Ｓ１２：ＮＯ）、制御部１１は、線形重みｗ^LRを学習により決定するように学習部１５に指示する。学習部１５は、理想的な出力時系列信号である教師信号と、出力層２３を通じて量子レザバー２２から読み出される時系列信号とに基づき、線形重みｗ^LRを学習により決定する（ステップＳ１５）。学習部１５により決定された線形重みｗ^LRは、制御部１１に通知される。線形重みｗ^LRを決定した後、制御部１１は、処理をステップＳ１１に戻す。Further, when the linear weight w ^LR has not been acquired (S12: NO), the control unit 11 instructs the learning unit 15 to determine the linear weight w ^LR by learning. The learning unit 15 determines the linear weight w ^LR by learning based on the teacher signal which is an ideal output time-series signal and the time-series signal read from the quantum reservoir 22 through the output layer 23 (step S15). The linear weight w ^LR determined by the learning unit 15 is notified to the control unit 11. After determining the linear weight w ^LR , the control unit 11 returns the process to step S11.

なお、図６に示すフローチャートでは、線形重みｗ^LRを取得済みでないと判断した場合に学習フェーズに移行し、学習により線形重みｗ^LRを決定する構成としたが、時系列信号の入力時に、まず学習フェーズに移行して線形重みｗ^LRを決定し、その後に出力時系列信号を取得する構成であってもよい。In the flowchart shown in FIG. 6, when it is determined that the linear weight w ^LR has not been acquired, the learning phase is started and the linear weight w ^LR is determined by learning. However, when the time series signal is input, first It may be configured to shift to the learning phase, determine the linear weight w ^LR , and then acquire the output time series signal.

また、量子レザバー２２から読み出して得られる出力時系列信号を、入力層２１を通じて再度量子レザバー２２に入力し、フィードバック学習を行う構成としてもよい。 Further, the output time series signal read from the quantum reservoir 22 may be input to the quantum reservoir 22 again through the input layer 21 to perform feedback learning.

以下、本実施の形態に係る量子情報処理システムの性能評価について説明する。量子系の時間発展は、従来の計算機で使われているニューラルネットワークやリカレントニューラルネットワークの一種であるエコーステートネットワークのダイナミクスと異なる。本実施の形態では、量子コンピュータの計算能力を最大限に引き出すために、時間多重化及び仮想ノードといった概念を導入している。本実施の形態では、ベンチマーク評価によってその効果を検証した。 Hereinafter, the performance evaluation of the quantum information processing system according to the present embodiment will be described. The time evolution of quantum systems is different from the dynamics of neural networks and echo state networks, which are a type of recurrent neural networks used in conventional computers. In this embodiment, in order to maximize the computing power of the quantum computer, concepts such as time multiplexing and virtual nodes are introduced. In this embodiment, the effect is verified by benchmark evaluation.

図７及び図８はベンチマーク評価による評価結果を示すグラフである。各グラフの縦軸は非線形性を表し、横軸は短期間の記憶容量（Short term memory capacity）を表している。なお、非線形性は、０又は１の二値をランダムに入力し、ｒステップ前（ｒは１以上の整数）までのすべての入力のパリティ（偶奇）を出力させるパリティ検査タスクを指標として用いた。 7 and 8 are graphs showing the evaluation results by the benchmark evaluation. The vertical axis of each graph represents non-linearity, and the horizontal axis represents short term memory capacity. For non-linearity, a parity check task was used as an index, in which a binary value of 0 or 1 was randomly input and the parity (evenness) of all inputs up to r steps before (r is an integer of 1 or more) was output. ..

図７Ａのグラフは、量子ビット数が２の場合（Ｎ＝２の場合）の評価結果を示している。同様に、図７Ｂ及び図７Ｃのグラフは、それぞれ量子ビット数が３及び４の場合の評価結果を示し、図８Ａ〜図８Ｃのグラフは、それぞれ量子ビット数が５〜７の場合の評価結果を示している。各グラフには、参考として、従来のエコーステートネットワーク（ＥＳＮ）の評価結果を「×」のマークにより示している。ここで、ＥＳＮ１０、ＥＳＮ５０、ＥＳＮ１００、ＥＳＮ２００、ＥＳＮ３００、ＥＳＮ５００は、それぞれ１０ノード、５０ノード、１００ノード、２００ノード、３００ノード、５００ノードからなるＥＳＮの評価結果を表す。 The graph of FIG. 7A shows the evaluation result when the number of qubits is 2 (when N = 2). Similarly, the graphs of FIGS. 7B and 7C show the evaluation results when the number of qubits is 3 and 4, respectively, and the graphs of FIGS. 8A to 8C show the evaluation results when the number of qubits is 5 to 7, respectively. Is shown. For reference, each graph shows the evaluation result of the conventional echo state network (ESN) by the mark of "x". Here, ESN10, ESN50, ESN100, ESN200, ESN300, and ESN500 represent the evaluation results of the ESN including 10 nodes, 50 nodes, 100 nodes, 200 nodes, 300 nodes, and 500 nodes, respectively.

本実施の形態に係る量子情報処理システムでは、１０ノードのＥＳＮと同等の性能を２又は３量子ビットで実現可能であり、５０ノードのＥＳＮと同等の性能を４量子ビットで実現可能であることが図７Ａ〜図７Ｃのグラフから読み取ることができる。また、量子ビット数を増やすことにより、更なる性能向上を見込むことができ、１００〜５００ノードのＥＳＮに匹敵する性能を５〜７量子ビットで実現可能であることが図８Ａ〜図８Ｃのグラフから読み取ることができる。 In the quantum information processing system according to the present embodiment, the performance equivalent to the ESN of 10 nodes can be realized by 2 or 3 qubits, and the performance equivalent to the ESN of 50 nodes can be realized by 4 qubits. Can be read from the graphs of FIGS. 7A-7C. Further, by increasing the number of qubits, further performance improvement can be expected, and it is possible to realize performance comparable to ESN of 100 to 500 nodes with 5 to 7 qubits, according to the graphs of FIGS. 8A to 8C. Can be read from.

以上のように、本実施の形態では、万能量子計算機上の量子アルゴリズムとは異なり、実際に実現されているような不均一性や不完全性を含む量子多体系の実時間ダイナミクスを、誤り訂正などの既存の量子情報処理において必要とされている操作を用いずに、そのまま時系列データ処理へと活用することを可能とする。 As described above, in the present embodiment, unlike the quantum algorithm on the universal quantum computer, the real-time dynamics of the quantum many-body system including inhomogeneity and imperfections as actually realized is corrected for errors. It is possible to utilize it for time-series data processing as it is without using the operations required in existing quantum information processing such as.

更に、実現が容易な（若しくは既に実現されている）比較的小規模の量子系であっても、非常に高い情報処理能力を引き出すことができる。例えば、２〜７量子ビットの量子系を数値的にシミュレートすることにより、量子情報処理システムの性能評価を行い、標準的なリカレントニューラルネットワークであるエコーステートネットワークと比較した結果、５００ノードのエコーステートネットワークが有する記憶容量、非線形パリティ検査容量と同等の能力を有することが示された。 Furthermore, even a relatively small-scale quantum system that is easy to realize (or has already been realized) can bring out a very high information processing capability. For example, the performance of a quantum information processing system was evaluated by numerically simulating a quantum system of 2 to 7 qubits, and compared with an echo state network, which is a standard recurrent neural network. As a result, an echo of 500 nodes was obtained. It was shown that it has the same capacity as the storage capacity and non-linear parity inspection capacity of the state network.

数値計算においては、量子系のハミルトニアンにおけるパラメータに与え、平均的な性能評価を行っており、この目的で最適化された量子系ではなく、不均一性を有する無秩序な量子系であっても、本実施の形態で開示した手法を利用することが可能である。近未来的に実験で実現される１０〜１００量子ビットからなる量子系を用いて物理的に実装することにより、大規模な情報処理が量子学習を用いて可能になる。 In the numerical calculation, the parameters in the Hamiltonian of the quantum system are given and the average performance is evaluated. Even if the quantum system is not optimized for this purpose and has non-uniformity, it is not a disordered quantum system. It is possible to use the method disclosed in this embodiment. Large-scale information processing will be possible using quantum learning by physically implementing it using a quantum system consisting of 10 to 100 qubits, which will be realized experimentally in the near future.

量子系は線形なシステムであるが、粒子数（量子ビット数）に対して次元が指数的に増加するため、本実施の形態で導入した仮想ノードを通じて、非線形性を引き出すことが可能である。仮想ノードの導入による非線形性の誘導方法は、より一般的に、大規模な線形システムを非線形時系列データ処理に利用するための方法として利用することも可能である。よって、自然言語処理、音声認識処理、雑音の除去、動画におけるパターン認識、株価予想、ロボットなどの動的システムにおける自立制御など、非線形時系列データ処理が必要となる分野において、本実施の形態に係る量子情報処理システムを利用することができる。 The quantum system is a linear system, but since the dimension increases exponentially with respect to the number of particles (qubit number), it is possible to draw out the non-linearity through the virtual node introduced in this embodiment. The method of inducing nonlinearity by introducing virtual nodes can also be used more generally as a method for utilizing a large-scale linear system for nonlinear time series data processing. Therefore, in the field where non-linear time series data processing is required, such as natural language processing, voice recognition processing, noise removal, pattern recognition in moving images, stock price prediction, and independent control in dynamic systems such as robots, this embodiment is used. Such a quantum information processing system can be used.

（実施の形態２）
実施の形態１では、量子レザバー２２が単一の量子系を備え、この量子系が備える量子ビットの１つに入力信号を付与する構成としたが、量子レザバー２２が独立した量子ダイナミクスを有する複数の量子系を含み、各量子系が備える量子ビットの１つに入力信号を付与してもよい。
実施の形態２では、量子レザバー２２が複数の量子系を含む空間多重化の手法について説明する。なお、実施の形態２に係る量子情報処理システムの全体構成については、実施の形態１と同様であるため、その説明を省略することとする。(Embodiment 2)
In the first embodiment, the quantum reservoir 22 is provided with a single quantum system, and an input signal is given to one of the qubits included in the quantum system. However, the quantum reservoir 22 has a plurality of independent quantum dynamics. An input signal may be added to one of the qubits included in each quantum system.
In the second embodiment, a method of spatial multiplexing in which the quantum reservoir 22 includes a plurality of quantum systems will be described. Since the overall configuration of the quantum information processing system according to the second embodiment is the same as that of the first embodiment, the description thereof will be omitted.

図９は実施の形態２に係る量子レザバー２２の構成を説明する説明図である。実施の形態２に係る量子レザバー２２は複数の量子系を含み、各量子系が複数の量子ビットにより構成されている。ここで、量子レザバー２２に含まれる複数の量子系が全く同じ結合、各種パラメータを有するアンサンブル量子系であった場合、各アンサンブル量子系が十分に離れていたとしても、それぞれから得られる時系列が同期してしまう現象が起こり得る。このため、量子レザバー２２に含まれる複数の量子系は、少なくとも一部の結合、又はＱＲ数、τ、仮想ノード数などのパラメータが異なり、それぞれが独立した量子ダイナミクスを有することが好ましい。 FIG. 9 is an explanatory diagram illustrating the configuration of the quantum reservoir 22 according to the second embodiment. The quantum reservoir 22 according to the second embodiment includes a plurality of quantum systems, and each quantum system is composed of a plurality of qubits. Here, when a plurality of quantum systems included in the quantum reservoir 22 are ensemble quantum systems having exactly the same coupling and various parameters, even if the ensemble quantum systems are sufficiently separated, the time series obtained from each can be obtained. The phenomenon of synchronization can occur. Therefore, it is preferable that the plurality of quantum systems included in the quantum reservoir 22 have different parameters such as at least a part of the coupling or the number of QRs, τ, and the number of virtual nodes, and each has independent quantum dynamics.

なお、図９には、量子レザバー２２が３つの量子系を含み、各量子系が５つの量子ビットを備える構成を便宜的に記載したが、量子レザバー２２の構成は図９に示すものに限定されるものではない。量子レザバー２２に含まれる量子系の数、及び各量子系が備える量子ビットの数はそれぞれ任意に設定され得る。 Note that FIG. 9 conveniently describes a configuration in which the quantum reservoir 22 includes three quantum systems and each quantum system has five qubits, but the configuration of the quantum reservoir 22 is limited to that shown in FIG. It is not something that is done. The number of quantum systems included in the quantum reservoir 22 and the number of qubits included in each quantum system can be arbitrarily set.

量子コンピュータ部２０が備える入力層２１は、複数の量子系（図９の例では３つの量子系）がそれぞれ備える量子ビットの１つに入力信号である時系列信号を与える。各量子系が備える量子ビットの１つに入力信号を与えた場合、ハミルトニアンＨ、２^N ×２^N のハミルトニアン行例、及び密度ρ（ｔ）により定義される各量子系における量子ダイナミクスは、それぞれのハミルトニアンＨに従って時間発展する。The input layer 21 included in the quantum computer unit 20 gives a time-series signal, which is an input signal, to one of the qubits included in each of the plurality of quantum systems (three quantum systems in the example of FIG. 9). When an input signal is given to one of the qubits of each quantum system, the Hamiltonian H, 2 ^N × 2 ^N Hamiltonian example, and the quantum dynamics in each quantum system defined by the density ρ (t) are different. Time evolves according to Hamiltonian H.

本実施の形態では、時刻ｋτ（ｋ＝１，２，３，…）のタイミングでのみ量子レザバー２２から信号を抽出するのではなく、時間間隔τの間、量子系はその量子系の時間発展を与えるハミルトニアンに従って時間発展することを利用し、時間間隔τをＶ分割（Ｖは２以上の整数）したそれぞれの時刻における各量子ビットの情報を量子レザバー２２が備える複数の量子系からそれぞれ抽出する。 In the present embodiment, the signal is not extracted from the quantum reservoir 22 only at the timing of the time kτ (k = 1, 2, 3, ...), But during the time interval τ, the quantum system evolves over time of the quantum system. The information of each quantum bit at each time obtained by dividing the time interval τ into V (V is an integer of 2 or more) is extracted from a plurality of quantum systems provided by the quantum reservoir 22 by utilizing the time evolution according to the Hamiltonian. ..

出力層２３は、例えば、単電子トランジスタ、ラジオ波を検出するコイル、レーザ光を用いた格子検出器などの観測手段を各量子系を構築する量子ビットに対応して備え、量子レザバー２２に含まれる複数の量子系が備える各量子ビットの状態を観測すると共に、各量子ビットの状態の観測結果に基づき、学習部１５にて決定された線形重みを利用して出力データを読み出す。 The output layer 23 is provided with observation means such as a single electron transistor, a coil for detecting radio waves, and a lattice detector using laser light corresponding to the qubits that construct each quantum system, and is included in the quantum reservoir 22. The state of each qubit included in the plurality of qubits is observed, and the output data is read out using the linear weight determined by the learning unit 15 based on the observation result of the state of each qubit.

以下、結合は異なるが、ＱＲ数、τ、仮想ノード数（時間発展の多重分割数）などのパラメータが同一である複数の量子系を用いて空間多重化を行った量リザバー２２を有する量子情報処理システムの性能評価について説明する。 Hereinafter, quantum information having a quantity reservoir 22 obtained by spatial multiplexing using a plurality of quantum systems having the same parameters such as the number of QRs, τ, and the number of virtual nodes (the number of multiple divisions of time evolution), although the coupling is different. The performance evaluation of the processing system will be described.

図１０〜図１３は実施の形態２に係る量子情報処理システムのベンチマーク評価による評価結果を示すグラフである。図１０及び図１１は、それぞれＮＡＲＭＡ２、ＮＡＲＭＡ１０というベンチマークタスクを用いて、空間多重化の寄与を調べた結果を示している。各グラフの横軸は計算素子の総量であり、具体的には（量子ビットの数）×（時間発展の多重分割による仮想ノード数）×（空間多重化の数）を表している。また、縦軸はエラー（ＮＭＳＥ）を表している。各グラフは、空間多重化を５回まで施した結果を示している。 10 to 13 are graphs showing evaluation results by benchmark evaluation of the quantum information processing system according to the second embodiment. 10 and 11 show the results of examining the contribution of spatial multiplexing using benchmark tasks NARMA2 and NARMA10, respectively. The horizontal axis of each graph is the total amount of computing elements, and specifically represents (number of qubits) × (number of virtual nodes due to time evolution multiplexing) × (number of spatial multiplexing). The vertical axis represents an error (NMSE). Each graph shows the result of performing spatial multiplexing up to 5 times.

図１０及び図１１に示すグラフでは、ＮＭＳＥの値が大きい程、計算機のパフォーマンスが低いことを表しているが、ＮＡＲＭＡ２及びＮＡＲＭＡ１０の何れのベンチマークタスクを用いた場合であっても、空間多重化により右下がりの傾向を示しており、計算能力が向上していることが分かる。 In the graphs shown in FIGS. 10 and 11, the larger the value of NMSE, the lower the performance of the computer. However, regardless of whether the benchmark task of NARMA2 or NARMA10 is used, the spatial multiplexing causes It shows a downward-sloping tendency, indicating that the computing power has improved.

図１２及び図１３は、それぞれ非線形性の次数が１及び３の場合の記憶容量を示している。各グラフの横軸は計算素子の総量であり、具体的には（量子ビットの数）×（時間発展の多重分割による仮想ノード数）×（空間多重化の数）を表している。また、縦軸は記憶容量を表している。各グラフは、空間多重化を５回まで施した結果を示している。 12 and 13 show the storage capacity when the order of non-linearity is 1 and 3, respectively. The horizontal axis of each graph is the total amount of computing elements, and specifically represents (number of qubits) × (number of virtual nodes due to time evolution multiplexing) × (number of spatial multiplexing). The vertical axis represents the storage capacity. Each graph shows the result of performing spatial multiplexing up to 5 times.

図１２及び図１３に示すグラフでは、記憶容量の値が大きいほど計算能力が高いことを表しているが、非線形性の次数が１及び３の場合であっても、空間多重化により右上がりの傾向を示しており、計算能力が向上していることが分かる。 In the graphs shown in FIGS. 12 and 13, the larger the value of the storage capacity, the higher the computing power. However, even when the order of non-linearity is 1 and 3, it rises to the right due to spatial multiplexing. It shows a tendency, and it can be seen that the computing power is improving.

量子レザバーでは分子が計算資源となるが、巨大な分子を有するレザバーは簡単に設計及び準備できない可能性がある。しかしながら、実施の形態２で示した空間多重化の手法では、計算能力を向上させるために、試料となる分子の大きさを巨大化する必要はなく、比較的準備し易い小さな分子を複数種用意するといった簡単な操作で計算能力を向上させることができる。 Molecules are computational resources in quantum reservoirs, but reservoirs with large molecules may not be easily designed and prepared. However, in the spatial multiplexing method shown in the second embodiment, in order to improve the computing power, it is not necessary to increase the size of the molecule as a sample, and a plurality of small molecules that are relatively easy to prepare are prepared. Computational power can be improved by simple operations such as.

今回開示された実施の形態は、全ての点で例示であって、制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上述した意味ではなく、請求の範囲によって示され、請求の範囲と均等の意味及び範囲内での全ての変更が含まれることが意図される。 The embodiments disclosed this time should be considered as exemplary in all respects and not restrictive. The scope of the present invention is indicated by the scope of claims, not the meaning described above, and is intended to include all modifications within the meaning and scope equivalent to the scope of claims.

１０古典コンピュータ部
１１制御部
１２記憶部
１３入出力部
１４観測部
１５学習部
２０量子コンピュータ部
２１入力層
２２量子レザバー
２３出力層10 Classical computer unit 11 Control unit 12 Storage unit 13 Input / output unit 14 Observation unit 15 Learning unit 20 Quantum computer unit 21 Input layer 22 Quantum reservoir 23 Output layer

Claims

互いに相互作用する複数の量子ビットにより構成された量子系を含み、一定の時間間隔を複数に分割した各時刻における各量子ビットからの信号を保持する複数の仮想ノードを備えた量子レザバーと、
前記複数の仮想ノード間の線形結合における線形重みを決定する重み決定部と、
前記量子ビットの１つに前記時間間隔で入力信号を与える信号入力部と、
該信号入力部が与えた入力信号に対し、前記重み決定部にて決定された線形重みを用いて線形結合した前記仮想ノードの状態の重ね合わせから得られる出力信号を読み出す信号読出部と
を備えることを特徴とする量子情報処理システム。A quantum reservoir containing a quantum system composed of a plurality of qubits interacting with each other and having a plurality of virtual nodes holding a signal from each qubit at each time divided into a plurality of fixed time intervals.
A weight determining unit that determines a linear weight in a linear combination between a plurality of virtual nodes,
A signal input unit that gives an input signal to one of the qubits at the time interval,
It is provided with a signal reading unit that reads an output signal obtained from the superposition of the states of the virtual nodes that are linearly combined with the input signal given by the signal input unit using the linear weight determined by the weight determining unit. A quantum information processing system characterized by this.

前記各時刻における各量子ビットの状態は、前記量子系の時間発展を与えるハミルトニアンにより記述されることを特徴とする請求項１に記載の量子情報処理システム。 The quantum information processing system according to claim 1, wherein the state of each qubit at each time is described by a Hamiltonian that gives the time evolution of the quantum system.

前記重み決定部は、前記入力信号に対する理想的な出力信号を示す教師信号を再現するように、学習により前記線形重みを決定することを特徴とする請求項１に記載の量子情報処理システム。 The quantum information processing system according to claim 1, wherein the weight determining unit determines the linear weight by learning so as to reproduce a teacher signal indicating an ideal output signal with respect to the input signal.

前記量子系は、量子力学に基づいて振る舞う物理系を含むことを特徴とする請求項１に記載の量子情報処理システム。 The quantum information processing system according to claim 1, wherein the quantum system includes a physical system that behaves based on quantum mechanics.

前記量子レザバーは、それぞれが独立した量子ダイナミクスを有する複数の量子系を含み、
前記信号入力部は、各量子系が備える量子ビットの１つに前記入力信号を与える
請求項１から請求項４の何れか１つに記載の量子情報処理システム。The quantum reservoir contains a plurality of quantum systems, each of which has independent quantum dynamics.
The quantum information processing system according to any one of claims 1 to 4, wherein the signal input unit gives the input signal to one of the qubits included in each quantum system.

互いに相互作用する複数の量子ビットにより構成された量子系を含み、一定の時間間隔を複数に分割した各時刻における各量子ビットからの信号を保持する複数の仮想ノードを備えた量子レザバーに対し、前記量子ビットの１つに前記時間間隔で入力信号を付与し、
前記複数の仮想ノード間の線形結合における線形重みを決定し、
前記量子ビットの１つに付与した入力信号に対し、前記線形重みを用いて線形結合した前記仮想ノードの状態の重ね合わせから得られる出力信号を読み出す
処理をコンピュータが実行することを特徴とする量子情報処理方法。For a quantum reservoir having a quantum system composed of a plurality of qubits interacting with each other and having a plurality of virtual nodes holding a signal from each qubit at each time divided into a plurality of fixed time intervals. An input signal is applied to one of the qubits at the time interval,
Determine the linear weight in the linear combination between the plurality of virtual nodes,
A quantum characterized in that a computer executes a process of reading an output signal obtained from superposition of states of the virtual nodes linearly combined using the linear weight with respect to an input signal applied to one of the qubits. Information processing method.

前記入力信号に対する理想的な出力信号を示す教師信号を再現するように、学習により前記線形重みを決定する
処理をコンピュータが実行することを特徴とする請求項６に記載の量子情報処理方法。The quantum information processing method according to claim 6, wherein a computer executes a process of determining the linear weight by learning so as to reproduce a teacher signal indicating an ideal output signal with respect to the input signal.

前記量子レザバーは、それぞれが独立した量子ダイナミクスを有する複数の量子系を含み、
各量子系が備える量子ビットの１つに前記入力信号を付与する
請求項６又は請求項７に記載の量子情報処理方法。The quantum reservoir contains a plurality of quantum systems, each of which has independent quantum dynamics.
The quantum information processing method according to claim 6 or 7, wherein the input signal is applied to one of the qubits included in each quantum system.

コンピュータに、
互いに相互作用する複数の量子ビットにより構成された量子系を含み、一定の時間間隔を複数に分割した各時刻における各量子ビットからの信号を保持する複数の仮想ノードを備えた量子レザバーに対し、前記量子ビットの１つに前記時間間隔で入力信号を付与し、
前記複数の仮想ノード間の線形結合における線形重みを決定し、
前記量子ビットの１つに付与した入力信号に対し、前記線形重みを用いて線形結合した前記仮想ノードの状態の重ね合わせから得られる出力信号を読み出す
処理を実行させるためのプログラム。On the computer
For a quantum reservoir having a quantum system composed of a plurality of qubits interacting with each other and having a plurality of virtual nodes holding a signal from each qubit at each time divided into a plurality of fixed time intervals. An input signal is applied to one of the qubits at the time interval,
Determine the linear weight in the linear combination between the plurality of virtual nodes,
A program for executing a process of reading an output signal obtained from superposition of states of the virtual nodes linearly combined using the linear weights on an input signal given to one of the qubits.

コンピュータに、
前記入力信号に対する理想的な出力信号を示す教師信号を再現するように、学習により前記線形重みを決定する
処理を実行させるための請求項９に記載のプログラム。On the computer
The program according to claim 9, wherein a process of determining the linear weight is executed by learning so as to reproduce a teacher signal indicating an ideal output signal with respect to the input signal.

前記量子レザバーは、それぞれが独立した量子ダイナミクスを有する複数の量子系を含み、
前記コンピュータに、
各量子系が備える量子ビットの１つに前記入力信号を付与する
処理を実行させるための請求項９又は請求項１０に記載のプログラム。The quantum reservoir contains a plurality of quantum systems, each of which has independent quantum dynamics.
On the computer
The program according to claim 9 or 10, for executing a process of applying the input signal to one of the qubits included in each quantum system.

コンピュータに、
互いに相互作用する複数の量子ビットにより構成された量子系を含み、一定の時間間隔を複数に分割した各時刻における各量子ビットからの信号を保持する複数の仮想ノードを備えた量子レザバーに対し、前記量子ビットの１つに前記時間間隔で入力信号を付与し、
前記複数の仮想ノード間の線形結合における線形重みを決定し、
前記量子ビットの１つに付与した入力信号に対し、前記線形重みを用いて線形結合した前記仮想ノードの状態の重ね合わせから得られる出力信号を読み出す
処理を実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。On the computer
For a quantum reservoir having a quantum system composed of a plurality of qubits interacting with each other and having a plurality of virtual nodes holding a signal from each qubit at each time divided into a plurality of fixed time intervals. An input signal is applied to one of the qubits at the time interval,
Determine the linear weight in the linear combination between the plurality of virtual nodes,
A computer reading that records a program for executing a process of reading an output signal obtained from superposition of states of the virtual nodes linearly combined using the linear weights on an input signal given to one of the qubits. Possible recording medium.

コンピュータに、
前記入力信号に対する理想的な出力信号を示す教師信号を再現するように、学習により前記線形重みを決定する
処理を実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な請求項１２に記載の記録媒体。On the computer
The recording medium according to claim 12, wherein a computer-readable recording medium in which a program for executing a process of determining the linear weight by learning is recorded so as to reproduce a teacher signal indicating an ideal output signal with respect to the input signal.

前記量子レザバーは、それぞれが独立した量子ダイナミクスを有する複数の量子系を含み、
前記コンピュータに、
各量子系が備える量子ビットの１つに前記入力信号を付与する
処理を実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な請求項１２又は請求項１３に記載の記録媒体。The quantum reservoir contains a plurality of quantum systems, each of which has independent quantum dynamics.
On the computer
The recording medium according to claim 12 or 13, wherein a computer-readable recording medium in which a program for executing a process of applying the input signal to one of the qubits included in each quantum system is recorded is recorded.