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dc.contributor.author
Domingo, L.
dc.contributor.author
Carlo, Gabriel Gustavo
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dc.contributor.author
Borondo, F.
dc.date.available
2023-08-03T13:01:50Z
dc.date.issued
2022-10
dc.identifier.citation
Domingo, L.; Carlo, Gabriel Gustavo; Borondo, F.; Optimal quantum reservoir computing for the noisy intermediate-scale quantum era; American Physical Society; Physical Review E; 106; 4; 10-2022; 1-7
dc.identifier.issn
2470-0045
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/206756
dc.description.abstract
Universal fault-tolerant quantum computers require millions of qubits with low error rates. Since this technology is years ahead, noisy intermediate-scale quantum (NISQ) computation is receiving tremendous interest. In this setup, quantum reservoir computing is a relevant machine learning algorithm. Its simplicity of training and implementation allows to perform challenging computations on today's available machines. In this Letter, we provide a criterion to select optimal quantum reservoirs, requiring few and simple gates. Our findings demonstrate that they render better results than other commonly used models with significantly less gates and also provide insight on the theoretical gap between quantum reservoir computing and the theory of quantum states' complexity.
dc.format
application/pdf
dc.language.iso
eng
dc.publisher
American Physical Society
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dc.rights
info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
dc.subject
Machine learning
dc.subject
Quantum algorithms
dc.subject
Quantum computation
dc.subject.classification
Otras Ciencias Físicas
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dc.subject.classification
Ciencias Físicas
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dc.subject.classification
CIENCIAS NATURALES Y EXACTAS
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dc.title
Optimal quantum reservoir computing for the noisy intermediate-scale quantum era
dc.type
info:eu-repo/semantics/article
dc.type
info:ar-repo/semantics/artículo
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.date.updated
2023-08-02T17:59:33Z
dc.identifier.eissn
2470-0053
dc.journal.volume
106
dc.journal.number
4
dc.journal.pagination
1-7
dc.journal.pais
Estados Unidos
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dc.description.fil
Fil: Domingo, L.. Instituto de Ciencias Matemáticas; España. Universidad Autónoma de Madrid; España. Universidad Politécnica de Madrid; España
dc.description.fil
Fil: Carlo, Gabriel Gustavo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Comisión Nacional de Energía Atómica; Argentina
dc.description.fil
Fil: Borondo, F.. Instituto de Ciencias Matemáticas; España. Universidad Autónoma de Madrid; España
dc.journal.title
Physical Review E
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/http://dx.doi.org/10.1103/PhysRevE.106.L043301
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