論文の概要: Quantum Density Estimation with Density Matrices in NISQ Devices:
Application to Quantum Anomaly Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.10006v3
- Date: Sun, 19 Feb 2023 22:44:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-28 00:30:31.248652
- Title: Quantum Density Estimation with Density Matrices in NISQ Devices:
Application to Quantum Anomaly Detection
- Title(参考訳): NISQデバイスにおける密度行列を用いた量子密度推定:量子異常検出への応用
- Authors: Diego H. Useche, Oscar A. Bustos-Brinez, Joseph A. Gallego, Fabio A.
Gonz\'alez
- Abstract要約: 本稿では,密度行列の期待値に基づく古典量子密度推定モデルを提案する。
この方法は、量子ハードウェアを用いて、混合量子状態を介してトレーニングデータの確率分布を符号化する。
ノイズ中間スケール量子コンピュータ上で密度推定と異常検出を高速に行うことができることを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Density estimation is a central task in statistics and machine learning. This
problem consists of determining the underlying probability distribution that
fits an observed data set. Despite its relevance, few works have explored
quantum algorithms for density estimation. In this article, we present a novel
classical-quantum density estimation model based on the expected values of
density matrices and a new quantum variational kernel learning strategy. The
method uses quantum hardware to encode probability distributions of training
data via mixed quantum states. As a core subroutine, we present a new method to
estimate the expected value of a mixed density matrix based on its spectral
decomposition on a quantum computer. In addition, we illustrate an application
of the method for classical-quantum anomaly detection. The density estimation
model is tested with both quantum random and adaptive Fourier features on
various data sets; results show the superior performance of quantum adaptive
Fourier features for density estimation and anomaly detection. An important
finding of this work is to show that it is possible to perform density
estimation and anomaly detection with high performance on noise
intermediate-scale quantum computers.
- Abstract(参考訳): 密度推定は統計学と機械学習の中心的なタスクである。
この問題は、観測されたデータセットに適合する基礎となる確率分布を決定することである。
その関連性にもかかわらず、密度推定のための量子アルゴリズムを探求する研究はほとんどない。
本稿では、密度行列の期待値に基づく新しい古典量子密度推定モデルと、新しい量子変分核学習戦略を提案する。
量子ハードウェアを用いて、混合量子状態を介してトレーニングデータの確率分布を符号化する。
コアサブルーチンとして,量子コンピュータ上でのスペクトル分解に基づく混合密度行列の期待値を推定する新しい手法を提案する。
さらに,本手法の古典量子異常検出への応用について述べる。
密度推定モデルは、様々なデータセット上で量子ランダムおよび適応フーリエ特性の両方を用いてテストされ、密度推定および異常検出における量子適応フーリエ特性の優れた性能を示す。
この研究の重要な発見は、ノイズ中間スケール量子コンピュータ上で高い性能で密度推定と異常検出を行うことができることを示すことである。
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