Fugu-MT 論文翻訳(概要): Quantum Measurement Classification with Qudits

論文の概要: Quantum Measurement Classification with Qudits

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.09781v1
Date: Tue, 20 Jul 2021 21:54:14 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-07-22 23:01:13.859003
Title: Quantum Measurement Classification with Qudits
Title（参考訳）: quditsを用いた量子計測分類
Authors: Diego H. Useche, Andres Giraldo-Carvajal, Hernan M. Zuluaga-Bucheli, Jose A. Jaramillo-Villegas, Fabio A. Gonz\'alez
Abstract要約: 提案した量子プロトコルは,確率密度関数を推定し,教師付き学習方式で予測できることを示す。提案手法は,高次元量子コンピュータにおいて,教師付き分類と密度推定を実現するための有効な手法であることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This paper presents a hybrid classical-quantum program for density estimation and supervised classification. The program is implemented as a quantum circuit in a high-dimensional quantum computer simulator. We show that the proposed quantum protocols allow to estimate probability density functions and to make predictions in a supervised learning manner. This model can be generalized to find expected values of density matrices in high-dimensional quantum computers. Experiments on various data sets are presented. Results show that the proposed method is a viable strategy to implement supervised classification and density estimation in a high-dimensional quantum computer.
Abstract（参考訳）: 本稿では,密度推定と教師付き分類のためのハイブリッド古典量子プログラムを提案する。プログラムは高次元量子コンピュータシミュレータの量子回路として実装される。提案した量子プロトコルは,確率密度関数を推定し,教師付き学習方式で予測できることを示す。このモデルは高次元量子コンピュータにおける密度行列の期待値を求めるために一般化することができる。様々なデータセットについて実験を行う。提案手法は,高次元量子コンピュータにおける教師付き分類と密度推定を実現するための有効な手法であることを示す。

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