論文の概要: Revisiting dequantization and quantum advantage in learning tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.00811v1
• Date: Wed, 1 Dec 2021 20:05:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-04 10:23:28.706830
• Title: Revisiting dequantization and quantum advantage in learning tasks
• Title（参考訳）: 学習課題における復調と量子優位性の再考
• Authors: Jordan Cotler, Hsin-Yuan Huang, Jarrod R. McClean
• Abstract要約: サンプルとクエリ(SQ)アクセスを持つ古典的アルゴリズムは量子状態入力を持つ量子アルゴリズムよりも指数関数的に高速に学習タスクを実現できることを示す。 これらの結果から,SQアクセスが量子状態入力に対して強すぎるため,指数的量子優位性が欠如していることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.265773263570237
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: It has been shown that the apparent advantage of some quantum machine learning algorithms may be efficiently replicated using classical algorithms with suitable data access -- a process known as dequantization. Existing works on dequantization compare quantum algorithms which take copies of an n-qubit quantum state $|x\rangle = \sum_{i} x_i |i\rangle$ as input to classical algorithms which have sample and query (SQ) access to the vector $x$. In this note, we prove that classical algorithms with SQ access can accomplish some learning tasks exponentially faster than quantum algorithms with quantum state inputs. Because classical algorithms are a subset of quantum algorithms, this demonstrates that SQ access can sometimes be significantly more powerful than quantum state inputs. Our findings suggest that the absence of exponential quantum advantage in some learning tasks may be due to SQ access being too powerful relative to quantum state inputs. If we compare quantum algorithms with quantum state inputs to classical algorithms with access to measurement data on quantum states, the landscape of quantum advantage can be dramatically different.
• Abstract（参考訳）: いくつかの量子機械学習アルゴリズムの明らかな利点は、適切なデータアクセスを持つ古典的アルゴリズムを使って効率的に複製されることが示されている。 量子化に関する既存の研究は、n-量子ビット量子状態 $|x\rangle = \sum_{i} x_i |i\rangle$ をベクトル $x$ へのサンプルおよびクエリ (SQ) アクセスを持つ古典的アルゴリズムへの入力として取る量子アルゴリズムを比較する。 本稿では、SQアクセスを持つ古典的アルゴリズムが量子状態入力を持つ量子アルゴリズムよりも指数関数的に高速に学習タスクを達成できることを証明する。 古典的アルゴリズムは量子アルゴリズムのサブセットであるため、これはSQアクセスが量子状態入力よりもはるかに強力であることを示す。 本研究は,sqアクセスが量子状態入力に対して強力すぎることによる学習タスクにおける指数関数的量子優位性の欠如を示唆する。 量子アルゴリズムと量子状態入力を、量子状態の測定データにアクセスする古典的なアルゴリズムと比較すると、量子優位の状況は劇的に異なる可能性がある。

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