양자 리저버 컴퓨팅으로 혼돈 지도 예측 및 특성 분석

초록

본 논문은 양자 리저버 컴퓨팅(QRC)을 이용해 로지스틱 지도와 헨온 지도라는 대표적인 이산 혼돈 시스템을 정확히 예측하고, 그 동역학적 특성을 파악하는 방법을 제시한다. 입력 데이터를 파울리 Y 회전으로 인코딩하고, 선형 연결된 XY 체인으로 구성된 양자 리저버를 통해 시간적 상관을 저장한 뒤, 파울리 X 측정을 기반으로 선형 회귀 가중치를 학습한다. 층 수, 반복 횟수 등 하이퍼파라미터를 지도별 최적화함으로써 높은 예측 정확도와 Lyapunov 지수와의 강한 상관성을 확보하였다. 또한, 디코히런스, 리저버 해밀토니안 변동, 샘플링 오류에 대한 강인성을 실험적으로 입증하였다.

상세 분석

이 연구는 NISQ 시대에 실용적인 양자 머신러닝 프레임워크로서 QRC를 제안하고, 이를 이산 비선형 혼돈 지도에 적용함으로써 기존의 변분 양자 알고리즘이 안고 있는 기울기 소실·바넬 플래토 문제를 회피한다. 리저버는 1‑D XY 체인(H=∑j XjXj+1+YjYj+1+hjZj)으로 구현되며, 교환 결합 J=1, 자기장 파라미터 hj∈