用于最大化单量子与耦合量子忆阻器忆阻性的机器学习方法
量子物理
2023-09-13 v1 人工智能
机器学习
摘要
我们提出机器学习（ML）方法来表征单量子与耦合量子忆阻器的忆阻特性。我们表明，最大化忆阻性会导致两个量子忆阻器纠缠度的大幅提升，揭示了量子关联与记忆之间的紧密关系。我们的结果强化了将量子忆阻器用作神经形态量子计算关键组件的可能性。
引用
@article{arxiv.2309.05062,
title = {Machine Learning for maximizing the memristivity of single and coupled quantum memristors},
author = {Carlos Hernani-Morales and Gabriel Alvarado and Francisco Albarrán-Arriagada and Yolanda Vives-Gilabert and Enrique Solano and José D. Martín-Guerrero},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.05062},
year = {2023}
}