論文の概要: Quantum computing for data science
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.08666v1
- Date: Fri, 17 Feb 2023 03:04:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-20 16:07:51.573699
- Title: Quantum computing for data science
- Title(参考訳): データサイエンスのための量子コンピューティング
- Authors: Barry C. Sanders
- Abstract要約: データサイエンスのための量子コンピューティングの開発について、ハードウェアとアルゴリズムの両面で最先端の研究を含む視点を提供しています。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: I provide a perspective on the development of quantum computing for data
science, including a dive into state-of-the-art for both hardware and
algorithms and the potential for quantum machine learning
- Abstract(参考訳): 私は、データサイエンスのための量子コンピューティングの開発に関する展望を提供し、ハードウェアとアルゴリズムの最先端と量子機械学習の可能性について考察する。
関連論文リスト
- Quantum Machine Learning: An Interplay Between Quantum Computing and Machine Learning [54.80832749095356]
量子機械学習(QML)は、量子コンピューティングの原理と従来の機械学習を組み合わせた急速に成長する分野である。
本稿では,変分量子回路を用いてQMLアーキテクチャを開発する機械学習パラダイムの量子コンピューティングについて述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-14T12:27:50Z) - The curse of random quantum data [62.24825255497622]
量子データのランドスケープにおける量子機械学習の性能を定量化する。
量子機械学習におけるトレーニング効率と一般化能力は、量子ビットの増加に伴い指数関数的に抑制される。
この結果は量子カーネル法と量子ニューラルネットワークの広帯域限界の両方に適用できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-19T12:18:07Z) - Quantum algorithms for scientific computing [0.0]
ハイパフォーマンスコンピューティングに最も影響を与えるであろう分野には、量子システムのシミュレーション、最適化、機械学習などがある。
現代の古典的技術に対する控えめな量子増強でさえ、気象予報、航空宇宙工学、持続可能な開発のための「グリーン」材料の設計といった分野において、はるかに大きな影響を及ぼすであろう。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-22T18:29:31Z) - Synergy of machine learning with quantum computing and communication [0.0]
量子コンピューティングとコミュニケーションにおける機械学習は、物理学、数学、計算機科学の分野に革命をもたらす機会を提供する。
本稿では、人工知能と機械学習モデルを用いて、量子コンピューティングと量子通信における最先端のアプローチを包括的にレビューする。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-05T10:18:39Z) - Quantum Machine Learning: from physics to software engineering [58.720142291102135]
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。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-04T23:37:45Z) - From Quantum Graph Computing to Quantum Graph Learning: A Survey [86.8206129053725]
まず、量子力学とグラフ理論の相関関係について、量子コンピュータが有用な解を生成できることを示す。
本稿では,その実践性と適用性について,一般的なグラフ学習手法について概説する。
今後の研究の触媒として期待される量子グラフ学習のスナップショットを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-19T02:56:47Z) - An Introduction to Quantum Computing for Statisticians [2.3757641219977392]
量子コンピューティングは、私たちの生き方や世界を理解する方法に革命をもたらす可能性がある。
このレビューは、統計学とデータ分析の応用に焦点を当てた、量子コンピューティングへのアクセシビリティな導入を提供することを目的としている。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-13T12:08:28Z) - Quantum machine learning of graph-structured data [0.38581147665516596]
グラフ構造化量子データについて検討し、量子ニューラルネットワークによる量子機械学習の実施方法について述べる。
我々は、この追加グラフ構造を体系的に利用して量子学習アルゴリズムを改善する方法について説明する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-19T14:39:19Z) - Simulating Quantum Materials with Digital Quantum Computers [55.41644538483948]
デジタル量子コンピュータ(DQC)は、古典的コンピュータでは引き起こせない量子シミュレーションを効率的に行うことができる。
このレビューの目的は、物理量子優位性を達成するために行われた進歩の要約を提供することである。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-21T20:10:38Z) - Quantum Computing Methods for Supervised Learning [0.08594140167290096]
小型の量子コンピュータと量子アニールが製造され、既に商業的に販売されている。
我々は、教師付き機械学習問題への応用を探求する前に、量子コンピューティングの背景と重要な結果を要約する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-22T06:34:42Z) - An Application of Quantum Annealing Computing to Seismic Inversion [55.41644538483948]
小型地震インバージョン問題を解決するために,D波量子アニールに量子アルゴリズムを適用した。
量子コンピュータによって達成される精度は、少なくとも古典的コンピュータと同程度である。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-06T14:18:44Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。