Models of quantum reservoir computing PhD

量子计算具有巨大潜力，但构建大规模通用量子计算机仍是一个重大挑战。本博士项目探索一种更简单且更实用的方法——量子储层计算（QRC）。在QRC中，输入信号被转换为称为“储层”的量子系统的状态，该系统通过其复杂的非线性动力学自然地处理信息。随后，一个简单的神经网络读取处理后的状态，该神经网络易于且快速训练，使该方法非常适合实时任务。 与完整的量子计算机不同，QRC系统体积小、建造和运行成本更低，并可根据特定类型的输入进行定制以提升性能。本项目重点是使用量子多体系统——即由相互作用粒子构成的复杂系统——作为储层，通过理论研究和仿真来分析这些系统，以改进其在QRC中的设计和有效性。目标是开发出经过优化的量子储层，在充分利用量子效应的同时，保持与当前技术的兼容性和实用性。