論文の概要: QuASK -- Quantum Advantage Seeker with Kernels

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.15284v1
• Date: Thu, 30 Jun 2022 13:43:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-01 21:32:09.152739
• Title: QuASK -- Quantum Advantage Seeker with Kernels
• Title（参考訳）: QuASK -- カーネルによる量子アドバンテージシーカー
• Authors: Francesco Di Marcantonio, Massimiliano Incudini, Davide Tezza and Michele Grossi
• Abstract要約: QuASKはPythonで書かれた量子機械学習ソフトウェアである。 量子カーネルと古典カーネルのパフォーマンスを設計、実験、評価する研究者を支援する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: QuASK is a quantum machine learning software written in Python that supports researchers in designing, experimenting, and assessing different quantum and classical kernels performance. This software is package agnostic and can be integrated with all major quantum software packages (e.g. IBM Qiskit, Xanadu's Pennylane, Amazon Braket). QuASK guides the user through a simple preprocessing of input data, definition and calculation of quantum and classical kernels, either custom or pre-defined ones. From this evaluation the package provides an assessment about potential quantum advantage and prediction bounds on generalization error. Moreover, it allows for the generation of parametric quantum kernels that can be trained using gradient-descent-based optimization, grid search, or genetic algorithms. Projected quantum kernels, an effective solution to mitigate the curse of dimensionality induced by the exponential scaling dimension of large Hilbert spaces, are also calculated. QuASK can furthermore generate the observable values of a quantum model and use them to study the prediction capabilities of the quantum and classical kernels.
• Abstract（参考訳）: QuASKはPythonで書かれた量子機械学習ソフトウェアで、異なる量子カーネルと古典カーネルのパフォーマンスを設計、実験、評価する研究者を支援する。 このソフトウェアはパッケージ非依存であり、主要な量子ソフトウェアパッケージ(IBM Qiskit、XanaduのPennylane、Amazon Braketなど)と統合することができる。 QuASKは、入力データの単純な前処理、量子カーネルと古典カーネルの定義と計算を通じてユーザーを誘導する。 この評価から、パッケージは一般化誤差に基づく潜在的な量子優位性と予測境界に関する評価を提供する。 さらに、勾配に基づく最適化、グリッド探索、遺伝的アルゴリズムを使ってトレーニングできるパラメトリック量子カーネルを生成することもできる。 大規模ヒルベルト空間の指数的スケーリング次元によって引き起こされる次元の呪いを緩和する効果的な解である射影量子核も計算される。 QuASKは量子モデルの観測可能な値をさらに生成し、量子および古典的なカーネルの予測能力の研究に使用することができる。

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