量子版「カオスの縁」で計算能力が最大化~脳や生態系に共通する普遍現象を量子多体系で発見~

2026-01-29 東京大学

東京大学大学院工学系研究科の研究グループは、量子多体系のダイナミクスを計算資源として用いる機械学習手法「量子リザバーコンピューティング」において、量子版「カオスの縁」で計算能力が最大化されることを明らかにしました。カオスの縁とは、秩序状態とカオス状態の境界に位置する状態で、脳活動や生態系などの複雑系で高い計算能力や適応性が発現するとされてきました。本研究では、量子カオスを示す代表的な模型を用い、時間領域およびパラメータ領域の双方で量子カオスの縁を定義し、その近傍で量子リザバーコンピューティングの性能が一貫して向上することを実証しました。この結果は、古典系で知られていた普遍概念が量子多体系にも拡張可能であることを示し、今後の量子情報処理や量子アルゴリズム設計に新たな指針を与える成果です。

量子版「カオスの縁」で計算能力が最大化~脳や生態系に共通する普遍現象を量子多体系で発見~
古典系と量子系におけるカオスの縁の概念図

<関連情報>

量子リザーバコンピューティングにおける多体量子カオスの限界 Edge of Many-Body Quantum Chaos in Quantum Reservoir Computing

Kaito Kobayashi and Yukitoshi Motome
Physical Review Letters  Published 28 January, 2026
DOI: https://doi.org/10.1103/j2qj-vwcl

Abstract

Reservoir computing (RC) is a machine learning paradigm that harnesses dynamical systems as computational resources. In its quantum extension—quantum reservoir computing (QRC)—these principles are applied to quantum systems, whose rich dynamics broadens the landscape of information processing. In classical RC, optimal performance is typically achieved at the “edge of chaos,” the boundary between order and chaos. Here, we identify its quantum many-body counterpart using the QRC implemented on the celebrated Sachdev-Ye-Kitaev model. Our analysis reveals substantial performance enhancements near two distinct characteristic “edges”: a temporal boundary defined by the Thouless time, beyond which system dynamics is described by random matrix theory, and a parametric boundary governing the transition from integrable to chaotic regimes. These findings establish the “edge of many-body quantum chaos” as a design guideline for QRC.

1601コンピュータ工学
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