論文の概要: Quantum Anomaly Detection for Collider Physics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.08391v2
• Date: Mon, 7 Nov 2022 06:22:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-09 04:24:46.144354
• Title: Quantum Anomaly Detection for Collider Physics
• Title（参考訳）: 衝突物理学における量子異常検出
• Authors: Sulaiman Alvi, Christian Bauer, and Benjamin Nachman
• Abstract要約: 高エネルギー物理データセットに対する経験的優位性という主張は数多くある。 大型ハドロン衝突型加速器の4レプトン最終状態における異常検出タスクについて検討した。 QMLが古典的MLに勝っているという証拠は見つからない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5675763601034223
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum Machine Learning (QML) is an exciting tool that has received significant recent attention due in part to advances in quantum computing hardware. While there is currently no formal guarantee that QML is superior to classical ML for relevant problems, there have been many claims of an empirical advantage with high energy physics datasets. These studies typically do not claim an exponential speedup in training, but instead usually focus on an improved performance with limited training data. We explore an analysis that is characterized by a low statistics dataset. In particular, we study an anomaly detection task in the four-lepton final state at the Large Hadron Collider that is limited by a small dataset. We explore the application of QML in a semi-supervised mode to look for new physics without specifying a particular signal model hypothesis. We find no evidence that QML provides any advantage over classical ML. It could be that a case where QML is superior to classical ML for collider physics will be established in the future, but for now, classical ML is a powerful tool that will continue to expand the science of the LHC and beyond.
• Abstract（参考訳）: 量子機械学習(Quantum Machine Learning, QML)は、量子コンピューティングハードウェアの進歩によって、近年大きな注目を集めているエキサイティングなツールである。 現在、QMLは関連する問題に対して古典的MLよりも優れているという正式な保証はないが、高エネルギー物理データセットによる経験的優位性は数多く主張されている。 これらの研究は、通常、トレーニングにおける指数関数的なスピードアップを主張せず、訓練データに制限のあるパフォーマンス向上に焦点を当てている。 低統計データセットを特徴とする分析について検討する。 特に,小さなデータセットで制限された大型ハドロン衝突型加速器の4レプトン最終状態における異常検出タスクについて検討した。 そこで我々は,QMLを半教師付きモードに応用して,特定の信号モデル仮説を特定せずに新しい物理を探す。 QMLが古典的MLに勝っているという証拠は見つからない。 QMLがコライダー物理学の古典的MLよりも優れているケースが将来確立されるかもしれないが、今のところ、古典的MLはLHC以上の科学を拡大し続ける強力なツールである。

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