論文の概要: Quantum contextual bandits and recommender systems for quantum data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.13524v1
• Date: Tue, 31 Jan 2023 10:17:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-01 16:56:15.455835
• Title: Quantum contextual bandits and recommender systems for quantum data
• Title（参考訳）: 量子データのための量子文脈帯域と推薦システム
• Authors: Shrigyan Brahmachari, Josep Lumbreras, Marco Tomamichel
• Abstract要約: 本稿では,線形文脈帯域を用いた量子データの推薦システムについて検討する。 文脈がハミルトニアンである低エネルギー量子状態レコメンデーション問題を定式化する。 作用をモデルの異なる相として解釈すると、推奨は与えられたハミルトニアンの正しい相を分類することによって行われる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.213490507208528
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We study a recommender system for quantum data using the linear contextual bandit framework. In each round, a learner receives an observable (the context) and has to recommend from a finite set of unknown quantum states (the actions) which one to measure. The learner has the goal of maximizing the reward in each round, that is the outcome of the measurement on the unknown state. Using this model we formulate the low energy quantum state recommendation problem where the context is a Hamiltonian and the goal is to recommend the state with the lowest energy. For this task, we study two families of contexts: the Ising model and a generalized cluster model. We observe that if we interpret the actions as different phases of the models then the recommendation is done by classifying the correct phase of the given Hamiltonian and the strategy can be interpreted as an online quantum phase classifier.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,線形文脈バンディットフレームワークを用いた量子データの推薦システムについて検討する。 各ラウンドにおいて、学習者は観測可能な(文脈)を受け取り、測定すべき未知の量子状態(アクション)の有限集合から推奨しなければならない。 学習者は各ラウンドにおける報酬を最大化することが目標であり、これは未知の状態の測定結果である。 このモデルを用いて、コンテキストがハミルトニアンである低エネルギー量子状態レコメンデーション問題を定式化し、その目標は、最低エネルギーの状態をレコメンデーションすることである。 このタスクでは、イジングモデルと一般化クラスタモデルという2種類のコンテキストについて検討する。 モデルの異なる位相としてアクションを解釈すると、推奨は与えられたハミルトニアンの正しい位相を分類することで行われ、その戦略はオンライン量子位相分類器として解釈できる。

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