論文の概要: Quantum circuit representation of Bayesian networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.14803v2
• Date: Mon, 12 Apr 2021 15:38:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-21 19:18:49.702780
• Title: Quantum circuit representation of Bayesian networks
• Title（参考訳）: ベイズネットワークの量子回路表現
• Authors: Sima E. Borujeni, Saideep Nannapaneni, Nam H. Nguyen, Elizabeth C. Behrman, James E. Steck
• Abstract要約: 2つ以上の状態を持つノードを持つ一般的な離散ベイズネットワークを表現する量子回路を開発する。 提案手法は,4ノードの石油会社の株価予測,流動性リスク評価のための10ノードネットワーク,破産予測のための9ノードのネイブベイズ分類器の3例に対して実証された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.057312718525522
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Probabilistic graphical models such as Bayesian networks are widely used to model stochastic systems to perform various types of analysis such as probabilistic prediction, risk analysis, and system health monitoring, which can become computationally expensive in large-scale systems. While demonstrations of true quantum supremacy remain rare, quantum computing applications managing to exploit the advantages of amplitude amplification have shown significant computational benefits when compared against their classical counterparts. We develop a systematic method for designing a quantum circuit to represent a generic discrete Bayesian network with nodes that may have two or more states, where nodes with more than two states are mapped to multiple qubits. The marginal probabilities associated with root nodes (nodes without any parent nodes) are represented using rotation gates, and the conditional probability tables associated with non-root nodes are represented using controlled rotation gates. The controlled rotation gates with more than one control qubit are represented using ancilla qubits. The proposed approach is demonstrated for three examples: a 4-node oil company stock prediction, a 10-node network for liquidity risk assessment, and a 9-node naive Bayes classifier for bankruptcy prediction. The circuits were designed and simulated using Qiskit, a quantum computing platform that enables simulations and also has the capability to run on real quantum hardware. The results were validated against those obtained from classical Bayesian network implementations.
• Abstract（参考訳）: ベイジアンネットワークのような確率的グラフィカルモデルは、確率的予測、リスク分析、システムヘルスモニタリングなどの様々な分析を行うために確率的システムをモデル化するために広く用いられている。 真の量子超越性の実証はいまだに稀だが、振幅増幅の利点を生かした量子コンピューティングアプリケーションは、古典的なものと比較すると大きな計算上の利点を示している。 本研究では、2つ以上の状態を持つノードを複数のキュービットにマッピングするノードを持つ、一般的な離散ベイズネットワークを表現するために、量子回路を設計する体系的手法を開発する。 根ノード(親ノードのないノード)に関連する限界確率を回転ゲートを用いて表現し、非根ノードに関連する条件付き確率テーブルを制御回転ゲートを用いて表現する。 複数の制御キュービットを有する制御された回転ゲートは、アンシラキュービットを用いて表現される。 提案手法は,4ノードの石油会社の株価予測,流動性リスク評価のための10ノードネットワーク,破産予測のための9ノードのネイブベイズ分類器の3例に対して実証された。 回路は量子コンピューティングプラットフォームであるQiskitを使って設計、シミュレーションされ、実際の量子ハードウェア上で動作することができる。 結果は、古典的ベイズネットワークの実装から得られたものに対して検証された。

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