論文の概要: Quantum Accelerated Causal Tomography: Circuit Considerations For Applications In Bioinformatics and AGI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.02016v3
• Date: Tue, 17 Jan 2023 15:15:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-27 20:58:17.060815
• Title: Quantum Accelerated Causal Tomography: Circuit Considerations For Applications In Bioinformatics and AGI
• Title（参考訳）: 量子加速因果トモグラフィ:バイオインフォマティクスとアギへの応用のための回路検討
• Authors: Tamal Acharya, Akash Kundu, Aritra Sarkar
• Abstract要約: 実践シナリオとして, [Nat. Commun. 10, 1472] で提示された因果仮説テストの定式化を拡張した。 本稿では、因果仮説を埋め込んだオラクルの回路構成と関連するゲートの複雑さを評価する。 本稿では,バイオインフォマティクスと人工知能における因果推論の応用について論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this work, we study quantum computing algorithms for accelerating causal inference. Specifically, we extend the formulation of causal hypothesis testing presented in [Nat. Commun. 10, 1472 (2019)] for practical scenarios. Through an implementable algorithm, we show that the error probability introduced in the previous work requires modification. The practical scenario which is followed by a theoretical description is constructed as a scalable quantum gate-based algorithm on IBM Qiskit. We present the circuit construction of the oracle embedding the causal hypothesis and assess the associated gate complexities. Additionally, our experiments on a simulator platform validate the predicted speedup. We discuss applications of this framework for causal inference use cases in bioinformatics and artificial general intelligence.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,因果推論を加速するために量子コンピューティングアルゴリズムを研究する。 具体的には,[nat. commun. 10, 1472 (2019)]で提示された実用シナリオのための因果仮説テストの定式化を拡張する。 実装可能なアルゴリズムを用いて,先行研究で導入された誤差確率が修正を必要とすることを示す。 IBM Qiskit上でのスケーラブルな量子ゲートベースのアルゴリズムとして,理論記述に続く実践シナリオを構築した。 我々は,因果仮説を組み込んだオラクルの回路構成と関連するゲート複合体を評価する。 さらに,シミュレータプラットフォームを用いた実験により,予測速度の検証が可能となった。 本稿では,バイオインフォマティクスと人工知能における因果推論の応用について論じる。

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