論文の概要: SQL2Circuits: Estimating Metrics for SQL Queries with a Quantum Natural Language Processing Method
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.08529v2
- Date: Wed, 19 Jun 2024 09:21:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-22 09:00:25.013582
- Title: SQL2Circuits: Estimating Metrics for SQL Queries with a Quantum Natural Language Processing Method
- Title（参考訳）: SQL2Circuits: 量子自然言語処理法によるSQLクエリのメトリック推定
- Authors: Valter Uotila,
- Abstract要約: この研究は量子機械学習モデルを構築するために量子自然言語処理(QNLP)に着想を得たアプローチを採用する。
このモデルは、古典的および量子サブルーチンを含むエンコーディング機構とトレーニングフェーズで構成されている。
我々は,このモデルが二項分類タスクにおけるQNLPモデルと同等の精度に達することを結論付けた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5540058359482858
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: In recent years, advances in quantum computing have led to accelerating research on quantum applications across fields. Here, we introduce a quantum machine learning model as a potential solution to the classical question in database research: the estimation of metrics for SQL queries. This work employs a quantum natural language processing (QNLP)-inspired approach for constructing a quantum machine learning model that can classify SQL queries with respect to their cardinalities, costs, and execution times. The model consists of an encoding mechanism and a training phase, including classical and quantum subroutines. The encoding mechanism encodes SQL queries as parametrized quantum circuits. In the training phase, we utilize classical optimization algorithms, such as SPSA and Adam, to optimize the circuit parameters to make predictions about the query metrics. We conclude that our model reaches an accuracy equivalent to that of the QNLP model in the binary classification tasks. Moreover, we extend the previous work by adding 4-class classification tasks and compare the cardinality estimation results to the state-of-the-art databases. We perform a theoretical analysis of the quantum machine learning model by calculating its expressibility and entangling capabilities. The analysis shows that the model has advantageous properties that make it expressible but also not too complex to be executed on the existing quantum hardware.
- Abstract（参考訳）: 近年、量子コンピューティングの進歩により、分野横断の量子アプリケーションの研究が加速している。
ここでは,SQLクエリのメトリクス推定という,データベース研究における古典的な問題に対する潜在的な解決策として,量子機械学習モデルを導入する。
この研究は量子自然言語処理(QNLP)にインスパイアされたアプローチを用いて、量子機械学習モデルを構築し、SQLクエリの濃度、コスト、実行時間を分類することができる。
このモデルは、古典的および量子サブルーチンを含むエンコーディング機構とトレーニングフェーズで構成されている。
符号化機構は、SQLクエリをパラメタライズされた量子回路としてエンコードする。
トレーニングフェーズでは,SPSAやAdamなどの古典最適化アルゴリズムを用いて回路パラメータを最適化し,クエリメトリクスの予測を行う。
我々は,このモデルが二項分類タスクにおけるQNLPモデルと同等の精度に達することを結論付けた。
さらに,4クラス分類タスクを追加して過去の作業を拡張し,その精度を最先端データベースと比較した。
我々は、量子機械学習モデルの理論解析を行い、その表現可能性とエンタングリング能力を計算する。
この分析は、モデルが表現可能であるが、既存の量子ハードウェア上での実行には複雑ではない有利な特性を持っていることを示している。
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