論文の概要: Investigation of Quantum Support Vector Machine for Classification in NISQ era

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.06912v1
• Date: Mon, 13 Dec 2021 18:59:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-04 16:23:00.694167
• Title: Investigation of Quantum Support Vector Machine for Classification in NISQ era
• Title（参考訳）: NISQ時代の分類のための量子支援ベクトルマシンの検討
• Authors: Anekait Kariya, Bikash K. Behera
• Abstract要約: 本稿では,量子支援ベクトルマシン(QSVM)アルゴリズムとその回路バージョンについて検討する。 量子回路におけるトレーニングおよびテストデータサンプルを符号化し,QSVM回路実装手法の効率性を計算する。 我々は、現在のNISQデバイスにQSVMアルゴリズムを適用する際に直面する技術的困難を強調した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Quantum machine learning is at the crossroads of two of the most exciting current areas of research; quantum computing and classical machine learning. It explores the interaction between quantum computing and machine learning, investigating how results and techniques from one field can be used to solve the problems of the other. Here, we investigate quantum support vector machine (QSVM) algorithm and its circuit version on present quantum computers. We propose a general encoding procedure extending QSVM algorithm, which would allow one to feed vectors with higher dimension in the training-data oracle of QSVM. We compute the efficiency of the QSVM circuit implementation method by encoding training and testing data sample in quantum circuits and running them on quantum simulator and real chip for two datasets; 6/9 and banknote. We highlight the technical difficulties one would face while applying the QSVM algorithm on current NISQ era devices. Then we propose a new method to classify these datasets with enhanced efficiencies for the above datasets both on simulator and real chips.
• Abstract（参考訳）: 量子機械学習は、量子コンピューティングと古典的な機械学習という、2つの最もエキサイティングな研究領域の交差点にある。 量子コンピューティングと機械学習の相互作用を探求し、一方の分野からの結果とテクニックをどのように利用して他方の問題を解決するかを研究する。 本稿では,量子サポートベクトルマシン(qsvm)アルゴリズムとその回路バージョンについて,量子コンピュータ上で検討する。 そこで本研究では,QSVMのトレーニングデータオラクルにおいて,ベクトルを高次元で供給できるQSVMアルゴリズムを拡張した一般的な符号化手順を提案する。 本稿では,量子回路におけるデータサンプルの学習と試験を符号化し,量子シミュレータと実チップ上で実行することにより,QSVM回路の実装手法の効率性を計算する。 我々は、現在のNISQデバイスにQSVMアルゴリズムを適用する際に直面する技術的困難を強調した。 そこで本研究では,上記のデータセットをシミュレータと実チップの両方で効率良く分類する新しい手法を提案する。

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