論文の概要: Efficient algorithms for quantum information bottleneck

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.10342v1
• Date: Mon, 22 Aug 2022 14:20:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-30 05:01:37.997363
• Title: Efficient algorithms for quantum information bottleneck
• Title（参考訳）: 量子情報ボトルネックの効率的なアルゴリズム
• Authors: Masahito Hayashi and Yuxiang Yang
• Abstract要約: 本稿では,情報ボトルネックの量子一般化のための新しい一般アルゴリズムを提案する。 本アルゴリズムは, 先行結果と比較して, 収束の速度と定性に優れる。 特に、量子システムは、量子情報のボトルネックに関して、同じ大きさの古典的なシステムよりも厳格に優れた性能を達成できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.67104066707309
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The ability to extract relevant information is critical to learning. An ingenious approach as such is the information bottleneck, an optimisation problem whose solution corresponds to a faithful and memory-efficient representation of relevant information from a large system. The advent of the age of quantum computing calls for efficient methods that work on information regarding quantum systems. Here we address this by proposing a new and general algorithm for the quantum generalisation of information bottleneck. Our algorithm excels in the speed and the definiteness of convergence compared with prior results. It also works for a much broader range of problems, including the quantum extension of deterministic information bottleneck, an important variant of the original information bottleneck problem. Notably, we discover that a quantum system can achieve strictly better performance than a classical system of the same size regarding quantum information bottleneck, providing new vision on justifying the advantage of quantum machine learning.
• Abstract（参考訳）: 関連する情報を抽出する能力は学習に不可欠である。 このような創発的なアプローチは、大規模システムからの関連情報の忠実かつメモリ効率の高い表現に対応する最適化問題である情報ボトルネックである。 量子コンピューティングの時代の到来は、量子システムに関する情報を扱う効率的な方法を求めている。 本稿では,情報ボトルネックの量子一般化のための新しい汎用アルゴリズムを提案する。 本アルゴリズムは, 先行結果と比較して, 収束の速度と定性に優れる。 また、決定論的情報ボトルネックの量子拡張や、元の情報ボトルネック問題の重要な変種を含む、より広い範囲の問題にも機能する。 特に,量子システムでは,量子情報のボトルネックに関して同じ大きさの古典的システムよりも厳密な性能を実現することが可能であり,量子機械学習の利点を正当化するための新たなビジョンを提供する。

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