Fugu-MT 論文翻訳(概要): Clifford Algebras, Quantum Neural Networks and Generalized Quantum Fourier Transform

論文の概要: Clifford Algebras, Quantum Neural Networks and Generalized Quantum Fourier Transform

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.01808v1
Date: Fri, 3 Jun 2022 20:29:59 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-02-10 20:08:26.744277
Title: Clifford Algebras, Quantum Neural Networks and Generalized Quantum Fourier Transform
Title（参考訳）: クリフォード代数、量子ニューラルネットワークおよび一般化量子フーリエ変換
Authors: Marco A. S. Trindade, Vinicius N. L. Rocha and S. Floquet
Abstract要約: 我々はクリフォード代数による量子ニューラルネットワークのモデルを提案する。クリフォード代数は、量子環境における多次元データ解析の自然な枠組みである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We propose models of quantum neural networks through Clifford algebras, which are capable of capturing geometric features of systems and to produce entanglement. Due to their representations in terms of Pauli matrices, the Clifford algebras are the natural framework for multidimensional data analysis in a quantum setting. Implementation of activation functions and unitary learning rules are discussed. In this scheme, we also provide an algebraic generalization of the quantum Fourier transform containing additional parameters that allow performing quantum machine learning. Furthermore, some interesting properties of the generalized quantum Fourier transform have been proved.
Abstract（参考訳）: 本稿では,システムの幾何学的特徴を捉え,絡み合うことができるクリフォード代数による量子ニューラルネットワークのモデルを提案する。パウリ行列の表現のため、クリフォード代数は量子環境における多次元データ解析の自然な枠組みである。アクティベーション機能の実装と一元学習ルールについて論じる。このスキームでは、量子機械学習の実行を可能にする追加パラメータを含む量子フーリエ変換の代数的一般化も提供する。さらに、一般化された量子フーリエ変換のいくつかの興味深い性質が証明されている。

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