양자 회로에서 구현한 효율적인 리저버 컴퓨팅

초록

단일 트랜스몬과 읽기 공진기로 구성된 회로 QED 시스템에서 입력을 코히런트 드라이브 진폭에 인코딩하고, 캐비티의 포크 상태 점유 확률을 측정해 다수의 비선형 특징을 추출한다. 실험적으로 사인·스퀘어 파형 분류와 Mackey‑Glass 혼돈 시계열 예측 과제를 수행했으며, 고전 신경망 대비 적은 하드웨어와 특징 수로 99 % 이상의 정확도를 달성했다. 시뮬레이션을 통해 캐비티의 자체 Kerr 비선형성이 성능 향상에 기여함을 확인하였다.

상세 분석

본 연구는 회로 양자 전자역학(CQED) 플랫폼을 이용한 양자 리저버 컴퓨팅(QRC)의 실증적 구현을 제시한다. 실험 장치는 λ/2 모드(주파수 ω_c ≈ 2π·7.617 GHz)의 초전도 공진기와 이를 정전용량적으로 결합한 트랜스몬(ω_q ≈ 2π·6.210 GHz)으로 구성된다. 시스템 해밀토니안은
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