論文の概要: Variational Quantum and Quantum-Inspired Clustering
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.09893v2
- Date: Fri, 5 Jan 2024 17:25:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-08 19:01:11.944485
- Title: Variational Quantum and Quantum-Inspired Clustering
- Title（参考訳）: 変分量子と量子誘発クラスタリング
- Authors: Pablo Bermejo, Roman Orus
- Abstract要約: 本稿では,変動量子回路に基づくクラスタリングのための量子アルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムはデータを多くのクラスタに分類することができ、数量子のノイズ中間スケール量子(NISQ)デバイスで容易に実装できる。
- 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: Here we present a quantum algorithm for clustering data based on a
variational quantum circuit. The algorithm allows to classify data into many
clusters, and can easily be implemented in few-qubit Noisy Intermediate-Scale
Quantum (NISQ) devices. The idea of the algorithm relies on reducing the
clustering problem to an optimization, and then solving it via a Variational
Quantum Eigensolver (VQE) combined with non-orthogonal qubit states. In
practice, the method uses maximally-orthogonal states of the target Hilbert
space instead of the usual computational basis, allowing for a large number of
clusters to be considered even with few qubits. We benchmark the algorithm with
numerical simulations using real datasets, showing excellent performance even
with one single qubit. Moreover, a tensor network simulation of the algorithm
implements, by construction, a quantum-inspired clustering algorithm that can
run on current classical hardware.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,変分量子回路に基づくクラスタリングのための量子アルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムはデータを多くのクラスタに分類することができ、数量子のノイズ中間スケール量子(NISQ)デバイスで容易に実装できる。
このアルゴリズムの考え方は、クラスタリング問題を最適化に還元し、非直交量子ビット状態と組み合わせた変分量子固有解法(VQE)によって解決することに依存する。
実際には、この方法は通常の計算基底ではなくターゲットヒルベルト空間の最大直交状態を使い、少数の量子ビットでも多数のクラスタを考慮できる。
アルゴリズムを実データを用いた数値シミュレーションでベンチマークし,単一キュービットでも優れた性能を示す。
さらに、このアルゴリズムのテンソルネットワークシミュレーションは、構成上、現在の古典的ハードウェア上で実行できる量子インスパイアされたクラスタリングアルゴリズムを実装している。
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