論文の概要: The Power of One Clean Qubit in Supervised Machine Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.09275v2
- Date: Tue, 1 Nov 2022 23:46:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-22 06:48:46.341240
- Title: The Power of One Clean Qubit in Supervised Machine Learning
- Title（参考訳）: 教師付き機械学習におけるクリーンキュービットのパワー
- Authors: Mahsa Karimi, Ali Javadi-Abhari, Christoph Simon, Roohollah Ghobadi
- Abstract要約: 本稿では,機械学習における量子コヒーレンス(quantum coherence)と量子相関(quantum discord)について検討する。
コヒーレンス消費とカーネル関数の単純な関係が示され、これは機械学習の重要な概念である。
DQC1モデルを用いたIBMハードウェア上でのバイナリ分類問題の実装について述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4630712694298607
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The field of machine learning could benefit from quantum-enabled devices, as
quantum correlations may allow for the discovery of new patterns within large
datasets. Thus far, the quantum machine learning literature has mainly focused
on entanglement as a resource. The purpose of this paper is to examine the use
of quantum coherence and a less studied type of quantum correlation, quantum
discord, in machine learning. Our study is based on a non-universal quantum
computing model known as deterministic quantum computing with one qubit (DQC1).
A simple relationship is shown between coherence consumption and the kernel
function, a crucial machine learning concept. We present an implementation of a
binary classification problem on IBM hardware using the DQC1 model. Further, we
analyze the role of quantum coherence and hardware noise in our implementation.
- Abstract（参考訳）: 量子相関が大きなデータセットの中に新しいパターンを発見できるため、機械学習の分野は量子対応デバイスから恩恵を受ける可能性がある。
これまで量子機械学習の文献は、主にリソースの絡み合いに重点を置いてきた。
本研究の目的は,機械学習における量子コヒーレンス(quantum coherence)と量子相関(quantum discord)の応用について検討することである。
本研究は,1量子ビット (DQC1) を持つ決定論的量子コンピューティングとして知られる,ユニバーサルでない量子コンピューティングモデルに基づく。
コヒーレンス消費とカーネル関数の単純な関係が示され、これは機械学習の重要な概念である。
DQC1モデルを用いたIBMハードウェア上でのバイナリ分類問題の実装について述べる。
さらに,実装における量子コヒーレンスとハードウェアノイズの役割を分析する。
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