論文の概要: An Ensemble Approach for Compressive Sensing with Quantum

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.04682v1
• Date: Mon, 8 Jun 2020 15:32:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-24 02:52:01.541111
• Title: An Ensemble Approach for Compressive Sensing with Quantum
• Title（参考訳）: 量子を用いた圧縮センシングのためのアンサンブルアプローチ
• Authors: Ramin Ayanzadeh, Milton Halem and Tim Finin
• Abstract要約: 統計的アンサンブルのアイデアを活用して、量子アニールに基づくバイナリ圧縮センシングの品質を向上させる。 D-Wave 2000Q量子プロセッサを用いた実験により,提案したアンサンブル方式はペナルティパラメータの校正に敏感でないことが明らかとなった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8477401359673713
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We leverage the idea of a statistical ensemble to improve the quality of quantum annealing based binary compressive sensing. Since executing quantum machine instructions on a quantum annealer can result in an excited state, rather than the ground state of the given Hamiltonian, we use different penalty parameters to generate multiple distinct quadratic unconstrained binary optimization (QUBO) functions whose ground state(s) represent a potential solution of the original problem. We then employ the attained samples from minimizing all corresponding (different) QUBOs to estimate the solution of the problem of binary compressive sensing. Our experiments, on a D-Wave 2000Q quantum processor, demonstrated that the proposed ensemble scheme is notably less sensitive to the calibration of the penalty parameter that controls the trade-off between the feasibility and sparsity of recoveries.
• Abstract（参考訳）: 統計的アンサンブルのアイデアを活用して、量子アニールに基づくバイナリ圧縮センシングの品質を向上させる。 量子アニール器上で量子機械命令を実行すると、与えられたハミルトニアン基底状態ではなく励起状態が得られるので、異なるペナルティパラメータを用いて、基底状態(s)が元の問題の潜在的な解を表す複数の2次非制約バイナリ最適化(QUBO)関数を生成する。 次に、得られたサンプルを、対応する(異なる)QUBOの最小化から、バイナリ圧縮センシングの問題の解を推定する。 D-Wave 2000Q量子プロセッサを用いた実験により,提案手法は,回復可能性と疎性の間のトレードオフを制御するペナルティパラメータのキャリブレーションに特に敏感でないことを示した。

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