論文の概要: Understanding the Mapping of Encode Data Through An Implementation of
Quantum Topological Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.10596v3
- Date: Wed, 12 Oct 2022 16:27:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-25 20:26:56.309899
- Title: Understanding the Mapping of Encode Data Through An Implementation of
Quantum Topological Analysis
- Title（参考訳）: 量子位相解析によるエンコードデータのマッピングの理解
- Authors: Andrew Vlasic and Anh Pham
- Abstract要約: トポロジカル・データ・アナリティクス(Topological Data Analysis)は、実世界のデータの幾何学的構造に関する洞察を与えるための、確立された分野である。
ベッチ数を計算する手法は、アルゴリズムを量子回路に変換することで高速化することを示した。
特定のベッチ数を計算する量子回路は、かなりの数のゲートを必要とし、データの少ない記録がなければ、現在、NISQ時代のプロセッサでは実装できない。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7106986689736827
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Topological Data Analysis (TDA) is a well-established field derived to give
insight into the geometric structure of real-world data. However, many methods
in TDA are computationally intensive. The method that computes the respective
Betti number has been shown to obtain a speed-up from translating the algorithm
into a quantum circuit. The quantum circuit to calculate a particular Betti
number requires a significant number of gates and, without a small record of
data, is currently unable to be implemented on a NISQ-era processor. Given this
NISQ-era restriction, a hybrid-method is proposed that calculates the Euclidean
distance of the encoded data and computes the desired Betti number. This method
is applied to a toy data set with different encoding techniques. The empirical
results show the noise within the data is intensified with each encoding method
as there is a clear change in the geometric structure of the original data,
exhibiting information loss.
- Abstract（参考訳）: トポロジカル・データ・アナリティクス(TDA)は、実世界のデータの幾何学的構造を洞察するために確立された分野である。
しかし、tdaの多くの手法は計算量が多い。
各ベッチ数を計算する方法が示されており、アルゴリズムを量子回路に変換することで高速化が得られる。
特定のベッチ数を計算する量子回路は、かなりの数のゲートを必要とし、データの少ない記録がなければ、現在、NISQ時代のプロセッサでは実装できない。
NISQ-era制限を前提として、符号化されたデータのユークリッド距離を計算し、所望のベッチ数を計算するハイブリッドメソッドを提案する。
この方法は、異なる符号化技術を持つ玩具データセットに適用される。
実験結果は、元のデータの幾何構造が明確に変化し、情報損失が生じるため、各符号化法でデータ内のノイズが増大することを示している。
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