利用量子储层计算中的噪声

量子计算和量子机器学习目前面临的最大挑战是量子设备中噪声的存在。因此，人们投入了大量精力来纠正或缓解引起的误差。但是，这两个领域能从噪声中受益吗？令人惊讶的是，我们证明了在某些情况下，量子噪声可用于提升量子储层计算的性能，这是一种重要且新兴的量子机器学习算法。我们的结果表明，振幅阻尼噪声对机器学习是有益的，而退极化和相位阻尼噪声应优先予以纠正。这一关键结果为量子设备背后的物理机制提供了新见解，并为在当今硬件上成功实现量子信息处理提供了坚实的实用规范。