論文の概要: Quantum Machine Learning: from physics to software engineering
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.01851v1
- Date: Wed, 4 Jan 2023 23:37:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-08 22:08:04.289073
- Title: Quantum Machine Learning: from physics to software engineering
- Title（参考訳）: 量子機械学習:物理からソフトウェア工学へ
- Authors: Alexey Melnikov, Mohammad Kordzanganeh, Alexander Alodjants, and
Ray-Kuang Lee
- Abstract要約: 古典的な機械学習アプローチが量子コンピュータの設備改善にどのように役立つかを示す。
量子アルゴリズムと量子コンピュータは、古典的な機械学習タスクを解くのにどのように役立つかについて議論する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.720142291102135
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Quantum machine learning (QML) is a new, rapidly growing, and fascinating
area of research where quantum information science and quantum technologies
meet novel machine learning and artificial intelligent facilities. A
comprehensive analysis of the main directions of current QML methods and
approaches is performed in this review. The aim of our work is twofold. First,
we show how classical machine learning approach can help improve the facilities
of quantum computers and simulators available today. It is most important due
to the modern noisy intermediate-scale quantum (NISQ) era of quantum
technologies. In particular, the classical machine learning approach allows
optimizing quantum hardware for achieving desired quantum states by
implementing quantum devices. Second, we discuss how quantum algorithms and
quantum computers may be useful for solving keystone classical machine learning
tasks. Currently, quantum-inspired algorithms, which use a quantum approach to
classical information processing, represent a powerful tool in software
engineering for improving classical computation capacities. In this work, we
discuss various quantum neural network capabilities that can be implemented in
quantum-classical training algorithms for variational circuits. It is expected
that quantum computers will be involved in routine machine learning procedures.
In this sense, we are showing how it is essential to elucidate the speedup
problem for random walks on arbitrary graphs, which are used in both classical
and quantum algorithms. Quantum technologies enhanced by machine learning in
fundamental and applied quantum physics, as well as quantum tomography and
photonic quantum computing, are also covered.
- Abstract（参考訳）: 量子機械学習(Quantum Machine Learning、QML)は、量子情報科学と量子技術が新しい機械学習と人工知能の施設に適合する新しい、急速に成長し、魅力的な研究分野である。
本稿では,現在のQML手法とアプローチの主な方向性を総合的に分析する。
私たちの仕事は2つある。
まず、古典的な機械学習アプローチが、現在利用可能な量子コンピュータやシミュレータの設備をいかに改善できるかを示す。
現代のノイズの多い中間スケール量子(NISQ)時代の量子技術のために最も重要である。
特に、古典的な機械学習アプローチでは、量子デバイスを実装することで、望ましい量子状態を達成するために量子ハードウェアを最適化することができる。
第2に,量子アルゴリズムと量子コンピュータがキーストーン古典的機械学習課題の解法にどのように役立つかについて議論する。
現在、古典的な情報処理に量子アプローチを用いる量子インスパイアされたアルゴリズムは、古典的な計算能力を改善するためのソフトウェア工学において強力なツールである。
本稿では,変分回路の量子古典的学習アルゴリズムに実装可能な,様々な量子ニューラルネットワーク機能について論じる。
量子コンピュータが日常的な機械学習手順に関与することが期待される。
この意味では、古典的および量子的アルゴリズムの両方で使用される任意のグラフ上のランダムウォークの高速化問題を解明することが重要であることを示す。
基本および応用量子物理学における機械学習によって強化された量子技術、および量子トモグラフィーとフォトニック量子コンピューティングについても紹介する。
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