論文の概要: Application of Quantum Machine Learning in a Higgs Physics Study at the CEPC

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.12788v2
• Date: Tue, 12 Mar 2024 06:26:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-14 02:33:45.072743
• Title: Application of Quantum Machine Learning in a Higgs Physics Study at the CEPC
• Title（参考訳）: CEPCにおけるヒッグス物理研究における量子機械学習の適用
• Authors: Abdualazem Fadol, Qiyu Sha, Yaquan Fang, Zhan Li, Sitian Qian, Yuyang Xiao, Yu Zhang, Chen Zhou
• Abstract要約: 我々は、Circular Electron-Positron Collider (CEPC)において、量子機械学習アルゴリズムを用いて、$e+e- rightarrow ZH$プロセスの研究を行った。 量子コンピュータシミュレータの6キュービットを用いて,QSVM-カーネルアルゴリズムを最適化し,従来のサポートベクトルマシンアルゴリズムと同様の分類性能を得た。 我々の研究は、最先端の量子コンピューティング技術が粒子物理学によって活用できることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.747925022035578
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Machine learning has blossomed in recent decades and has become essential in many fields. It significantly solved some problems in particle physics -- particle reconstruction, event classification, etc. However, it is now time to break the limitation of conventional machine learning with quantum computing. A support-vector machine algorithm with a quantum kernel estimator (QSVM-Kernel) leverages high-dimensional quantum state space to identify a signal from backgrounds. In this study, we have pioneered employing this quantum machine learning algorithm to study the $e^{+}e^{-} \rightarrow ZH$ process at the Circular Electron-Positron Collider (CEPC), a proposed Higgs factory to study electroweak symmetry breaking of particle physics. Using 6 qubits on quantum computer simulators, we optimised the QSVM-Kernel algorithm and obtained a classification performance similar to the classical support-vector machine algorithm. Furthermore, we have validated the QSVM-Kernel algorithm using 6-qubits on quantum computer hardware from both IBM and Origin Quantum: the classification performances of both are approaching noiseless quantum computer simulators. In addition, the Origin Quantum hardware results are similar to the IBM Quantum hardware within the uncertainties in our study. Our study shows that state-of-the-art quantum computing technologies could be utilised by particle physics, a branch of fundamental science that relies on big experimental data.
• Abstract（参考訳）: 機械学習はここ数十年で花を咲かせ、多くの分野で必須となっている。 粒子物理学において、粒子再構成や事象分類など、いくつかの問題を著しく解決した。 しかし、量子コンピューティングによる従来の機械学習の限界を打破する時が来た。 量子カーネル推定器(QSVM-Kernel)を用いたサポートベクトルマシンアルゴリズムは、高次元量子状態空間を利用して背景からの信号を特定する。 本研究では、この量子機械学習アルゴリズムを用いて、粒子物理学の電子弱対称性の破れを研究するためのヒッグス工場であるCircular Electron-Positron Collider (CEPC)で、$e^{+}e^{-} \rightarrow ZH$プロセスを研究する。 量子コンピュータシミュレータの6キュービットを用いて,QSVM-Kernelアルゴリズムを最適化し,従来のサポートベクトルマシンアルゴリズムと同様の分類性能を得た。 さらに,IBM と Origin Quantum の量子コンピュータハードウェア上での6量子ビットを用いた QSVM-Kernel アルゴリズムの検証を行った。 さらに、原産地量子ハードウェアの結果は、我々の研究における不確実性の中でibm量子ハードウェアと類似している。 我々の研究は、最先端の量子コンピューティング技術は、大きな実験データに依存する基礎科学の分野である粒子物理学によって活用できることを示した。

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