論文の概要: Quantum Algorithm for Anomaly Detection of Sequences
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.08594v1
- Date: Sun, 18 Sep 2022 16:14:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-26 04:41:14.406532
- Title: Quantum Algorithm for Anomaly Detection of Sequences
- Title（参考訳）: 配列異常検出のための量子アルゴリズム
- Authors: Ming-Chao Guo, Hai-Ling Liu, Shi-Jie Pan, Wen-Min Li, Su-Juan Qin,
Xin-Yi Huang, Fei Gao and Qiao-Yan Wen
- Abstract要約: 振幅領域におけるPiecewise Aggregate(ADPAAD)を用いた異常検出のための量子アルゴリズムを提案する。
我々の量子アルゴリズムは、その古典的手法よりもサブシーケンスの数とサブシーケンスの長さを高速化することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.087762988229068
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Anomaly detection of sequences is a hot topic in data mining. Anomaly
Detection using Piecewise Aggregate approximation in the Amplitude Domain
(called ADPAAD) is one of the widely used methods in anomaly detection of
sequences. The core step in the classical algorithm for performing ADPAAD is to
construct an approximate representation of the subsequence, where the elements
of each subsequence are divided into several subsections according to the
amplitude domain and then the average of the subsections is computed. It is
computationally expensive when processing large-scale sequences. In this paper,
we propose a quantum algorithm for ADPAAD, which can divide the subsequence
elements and compute the average in parallel. Our quantum algorithm can achieve
polynomial speedups on the number of subsequences and the length of
subsequences over its classical counterpart.
- Abstract（参考訳）: シーケンスの異常検出は、データマイニングのホットトピックである。
Amplitude Domain(ADPAAD)におけるPiecewise Aggregate近似を用いた異常検出は、配列の異常検出において広く用いられている方法の1つである。
ADPAADを実行するための古典的アルゴリズムのコアステップは、各サブシーケンスの要素を振幅領域に従って複数のサブセクションに分割し、そのサブセクションの平均を計算するような、サブシーケンスの近似表現を構築することである。
大規模シーケンスを処理する場合、計算コストがかかる。
本稿では,サブシーケンス要素を分割し,平均値を並列に計算可能なadpaadの量子アルゴリズムを提案する。
我々の量子アルゴリズムは、その古典的な部分列の数と部分列の長さの多項式スピードアップを達成することができる。
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