論文の概要: Lossy compression of statistical data using quantum annealer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.02142v1
• Date: Tue, 5 Oct 2021 16:16:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-06 14:01:28.131256
• Title: Lossy compression of statistical data using quantum annealer
• Title（参考訳）: 量子アニーラを用いた統計データの損失圧縮
• Authors: Boram Yoon, Nga T.T. Nguyen, Chia Cheng Chang, Ermal Rrapaj
• Abstract要約: 統計的浮動小数点データに対する新しい損失圧縮アルゴリズムを提案する。 アルゴリズムは、元のデータを正確に再構成する基底ベクトルとそのバイナリ係数の集合を見つける。 圧縮アルゴリズムは格子量子色力学シミュレーションの2つの異なるデータセットで実証される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.433758865948252
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a new lossy compression algorithm for statistical floating-point data through a representation learning with binary variables. The algorithm finds a set of basis vectors and their binary coefficients that precisely reconstruct the original data. The optimization for the basis vectors is performed classically, while binary coefficients are retrieved through both simulated and quantum annealing for comparison. A bias correction procedure is also presented to estimate and eliminate the error and bias introduced from the inexact reconstruction of the lossy compression for statistical data analyses. The compression algorithm is demonstrated on two different datasets of lattice quantum chromodynamics simulations. The results obtained using simulated annealing show 3.5 times better compression performance than the algorithms based on a neural-network autoencoder and principal component analysis. Calculations using quantum annealing also show promising results, but performance is limited by the integrated control error of the quantum processing unit, which yields large uncertainties in the biases and coupling parameters. Hardware comparison is further studied between the previous generation D-Wave 2000Q and the current D-Wave Advantage system. Our study shows that the Advantage system is more likely to obtain low-energy solutions for the problems than the 2000Q.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,統計浮動小数点データに対して,バイナリ変数を用いた表現学習による新しい損失圧縮アルゴリズムを提案する。 アルゴリズムは、元のデータを正確に再構成する基底ベクトルとそのバイナリ係数の集合を見つける。 基底ベクトルの最適化は古典的に行われ、二進係数はシミュレートと量子アニーリングの両方で比較される。 また,統計データ解析における損失圧縮の不正確な再構成から生じる誤差とバイアスを推定し除去するために,バイアス補正法を提案する。 圧縮アルゴリズムは格子量子色力学シミュレーションの2つの異なるデータセットで実証される。 その結果, ニューラルネットワークオートエンコーダと主成分分析に基づくアルゴリズムよりも3.5倍の圧縮性能が得られた。 量子アニーリングを用いた計算も有望な結果を示すが、量子処理ユニットの統合制御誤差によって性能が制限され、バイアスや結合パラメータに大きな不確実性が生じる。 さらに,従来のD-Wave 2000Qと現在のD-Waveアドバンテージシステムとのハードウェア比較を行った。 本研究は,2000qよりも低エネルギーの解を得る方が有利であることを示す。

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