論文の概要: Experimental implementation of quantum algorithm for association rules mining

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.13634v2
• Date: Sat, 3 Sep 2022 00:51:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-15 06:31:36.700490
• Title: Experimental implementation of quantum algorithm for association rules mining
• Title（参考訳）: 関連ルールマイニングのための量子アルゴリズムの実験的実装
• Authors: Chao-Hua Yu
• Abstract要約: 我々は、実量子コンピュータとIBM量子コンピューティングプラットフォームを介して量子コンピューティングシミュレータの両方にqARMを実験的に実装した。 我々の研究は、ベンチマークとして機能し、ノイズの多い中間スケール量子デバイスと耐障害性量子コンピュータの両方で、より大きなトランザクションデータベースにqARMを実装するためのプロトタイプを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recently, a quantum algorithm for a fundamentally important task in data mining, association rules mining (ARM), called qARM for short, has been proposed. Notably, qARM achieves significant speedup over its classical counterpart for implementing the main task of ARM, i.e., finding frequent itemsets from a transaction database. In this paper, we experimentally implement qARM on both real quantum computers and a quantum computing simulator via the IBM quantum computing platform. In the first place, we design quantum circuits of qARM for a 2$\times$2 transaction database (i.e., a transaction database involving two transactions and two items), and run it on four real five-qubit IBM quantum computers as well as on the simulator. For a larger 4$\times$4 transaction database which would lead to circuits with more qubits and a higher depth than the currently accessible IBM real quantum devices can handle, we also construct the quantum circuits of qARM and execute them on "aer\_simulator" alone. Both experimental results show that all the frequent itemsets from the two transaction databases are successfully derived as desired, demonstrating the correctness and feasibility of qARM. Our work may serve as a benchmarking, and provide prototypes for implementing qARM for larger transaction databases on both noisy intermediate-scale quantum devices and universal fault-tolerant quantum computers.
• Abstract（参考訳）: 近年,データマイニング,関連ルールマイニング (ARM) において,qARM(略してqARM) と呼ばれる基本的な重要なタスクに対する量子アルゴリズムが提案されている。 特に、qARMは、ARMのメインタスク、すなわちトランザクションデータベースから頻繁なアイテムセットを見つけるために、従来のものよりも大幅に高速化されている。 本稿では、実量子コンピュータとIBM量子コンピューティングプラットフォームによる量子コンピューティングシミュレータの両方にqARMを実験的に実装する。 第一に、2$\times$2トランザクションデータベース(すなわち、2つのトランザクションと2つのアイテムを含むトランザクションデータベース)のためのqARMの量子回路を設計し、4つの実5ビットIBM量子コンピュータとシミュレータ上で実行します。 より大きな4$\times$4トランザクションデータベースでは、現在のIBMの実際の量子デバイスよりも多くの量子ビットと高い深さの回路が処理できるが、我々はqARMの量子回路を構築し、「aer\_simulator」だけで実行する。 どちらの実験結果も、2つのトランザクションデータベースからの頻繁な項目セットはすべて望ましいように導出され、qARMの正確性と実現可能性を示している。 我々の研究はベンチマークとして機能し、ノイズの多い中間スケール量子デバイスと耐障害性量子コンピュータの両方で大きなトランザクションデータベースにqARMを実装するためのプロトタイプを提供する。

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