論文の概要: Variational quantum state discriminator for supervised machine learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.03588v1
• Date: Tue, 7 Mar 2023 01:44:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-08 16:54:51.334843
• Title: Variational quantum state discriminator for supervised machine learning
• Title（参考訳）: 教師付き機械学習のための変分量子状態判別器
• Authors: Dongkeun Lee, Kyunghyun Baek, Joonsuk Huh, and Daniel K. Park
• Abstract要約: 最小誤差量子状態判別器(VQSD)を実現する変分量子アルゴリズムを提案する。 VQSDは未知の状態でも識別でき、高価な量子状態トモグラフィーを必要としない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7561479348365734
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum state discrimination (QSD) is a fundamental task in quantum information processing with numerous applications. We present a variational quantum algorithm that performs the minimum-error QSD, called the variational quantum state discriminator (VQSD). The VQSD uses a parameterized quantum circuit that is trained by minimizing a cost function derived from the QSD, and finds the optimal positive-operator valued measure (POVM) for distinguishing target quantum states. The VQSD is capable of discriminating even unknown states, eliminating the need for expensive quantum state tomography. Our numerical simulations and comparisons with semidefinite programming demonstrate the effectiveness of the VQSD in finding optimal POVMs for minimum-error QSD of both pure and mixed states. In addition, the VQSD can be utilized as a supervised machine learning algorithm for multi-class classification. The area under the receiver operating characteristic curve obtained in numerical simulations with the Iris flower dataset ranges from 0.97 to 1 with an average of 0.985, demonstrating excellent performance of the VQSD classifier.
• Abstract（参考訳）: 量子状態判別(QSD)は、多くの応用で量子情報処理の基本課題である。 本稿では、変分量子状態判別器(VQSD)と呼ばれる最小誤差QSDを実行する変分量子アルゴリズムを提案する。 VQSDはQSDから導かれるコスト関数を最小化することで訓練されたパラメータ化量子回路を使用し、ターゲット量子状態の識別に最適な正の演算値測度(POVM)を求める。 VQSDは未知の状態でも識別でき、高価な量子状態トモグラフィーを必要としない。 我々の数値シミュレーションと半定値プログラミングとの比較は、純粋および混合状態の最小誤差QSDに対する最適なPOVMを見つける上で、VQSDの有効性を示す。 さらに、vqsdはマルチクラス分類のための教師付き機械学習アルゴリズムとして利用できる。 Irisフラワーデータセットを用いた数値シミュレーションで得られた受信機動作特性曲線の面積は、平均0.985で0.97から1の範囲であり、VQSD分類器の優れた性能を示す。

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