論文の概要: Quantum anomaly detection in the latent space of proton collision events at the LHC

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.10780v1
• Date: Wed, 25 Jan 2023 19:00:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-27 15:14:00.773950
• Title: Quantum anomaly detection in the latent space of proton collision events at the LHC
• Title（参考訳）: LHCにおける陽子衝突事象の潜時空間における量子異常検出
• Authors: Kinga Anna Wo\'zniak, Vasilis Belis, Ema Puljak, Panagiotis Barkoutsos, G\"unther Dissertori, Michele Grossi, Maurizio Pierini, Florentin Reiter, Ivano Tavernelli, Sofia Vallecorsa
• Abstract要約: 教師なし量子機械学習アルゴリズムに基づくLHCにおける異常検出のための新しい手法を提案する。 カーネルベースの異常検出では、量子モデルが古典的よりも大幅に優れている状態を特定する。 観測された一貫した性能優位性は、使用した回路の固有量子特性と関係があることを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0480625205078853
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose a new strategy for anomaly detection at the LHC based on unsupervised quantum machine learning algorithms. To accommodate the constraints on the problem size dictated by the limitations of current quantum hardware we develop a classical convolutional autoencoder. The designed quantum anomaly detection models, namely an unsupervised kernel machine and two clustering algorithms, are trained to find new-physics events in the latent representation of LHC data produced by the autoencoder. The performance of the quantum algorithms is benchmarked against classical counterparts on different new-physics scenarios and its dependence on the dimensionality of the latent space and the size of the training dataset is studied. For kernel-based anomaly detection, we identify a regime where the quantum model significantly outperforms its classical counterpart. An instance of the kernel machine is implemented on a quantum computer to verify its suitability for available hardware. We demonstrate that the observed consistent performance advantage is related to the inherent quantum properties of the circuit used.
• Abstract（参考訳）: 教師なし量子機械学習アルゴリズムに基づくLHCにおける異常検出のための新しい手法を提案する。 現在の量子ハードウェアの限界によって引き起こされる問題サイズの制約に対応するために、古典的畳み込みオートエンコーダを開発した。 設計した量子異常検出モデル、すなわち教師なしカーネルマシンと2つのクラスタリングアルゴリズムは、オートエンコーダによって生成されたlhcデータの潜在表現において新しい物理現象を見つけるように訓練される。 量子アルゴリズムの性能は、異なるニュー・フィジカルなシナリオにおける古典的コンペティタに対してベンチマークされ、潜在空間の次元とトレーニングデータセットのサイズに依存する。 カーネルに基づく異常検出では、量子モデルがその古典的モデルを大きく上回るレジームを同定する。 カーネルマシンのインスタンスは、利用可能なハードウェアに適合性を検証するために量子コンピュータに実装される。 観測された一貫した性能の利点は、使用する回路の固有量子特性に関係していることを実証する。

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