論文の概要: Variational quantum regression algorithm with encoded data structure
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.03334v3
- Date: Thu, 25 Jan 2024 01:01:33 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-01-26 18:14:06.896477
- Title: Variational quantum regression algorithm with encoded data structure
- Title（参考訳）: 符号化データ構造を用いた変分量子回帰アルゴリズム
- Authors: C.-C. Joseph Wang and Ryan S. Bennink
- Abstract要約: 量子状態が古典的データテーブルを直接エンコードする量子回帰アルゴリズムを構築する。
量子サブルーチンを通して、古典的なデータ構造のリンクを直接利用することができることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.21756081703276003
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Hybrid variational quantum algorithms (VQAs) are promising for solving
practical problems such as combinatorial optimization, quantum chemistry
simulation, quantum machine learning, and quantum error correction on noisy
quantum computers. However, with typical random ansatz or quantum alternating
operator ansatz, derived variational quantum algorithms become a black box for
model interpretation. In this paper we construct a quantum regression algorithm
wherein the quantum state directly encodes the classical data table and the
variational parameters correspond directly to the regression coefficients which
are real numbers by construction, providing a high degree of model
interpretability and minimal cost to optimize with the right expressiveness.
Instead of assuming the state preparation is given by granted, we discuss the
state preparation with different encoders and their time complexity and overall
resource cost. We can take advantage of the encoded data structure to cut down
the algorithm time complexity. To the best of our knowledge, we show for the
first time explicitly how the linkage of the classical data structure can be
taken advantage of directly through quantum subroutines by construction. For
nonlinear regression, our algorithm can be extended by building nonlinear
features into the training data as demonstrated by numerical results. In
addition, we demonstrate that the model trainability is achievable only when
the number of features $M$ is much less than the number of records $L$ for the
encoded data structure to justify $L\gg M$ in our resource estimation.
- Abstract（参考訳）: ハイブリッド変分量子アルゴリズム(vqas)は、組合せ最適化、量子化学シミュレーション、量子機械学習、ノイズ量子コンピュータ上の量子誤差補正といった実用的な問題を解決することを約束している。
しかし、典型的なランダムアンサッツあるいは量子交互作用素アンサッツでは、派生した変分量子アルゴリズムはモデル解釈のためのブラックボックスとなる。
本論文では、量子状態が古典的データテーブルを直接符号化し、変動パラメータが実数である回帰係数に直接対応する量子回帰アルゴリズムを構築し、適切な表現性で最適化するための高次モデル解釈可能性と最小コストを提供する。
状態準備が当然のものであると仮定する代わりに、異なるエンコーダによる状態準備と、それらの時間の複雑さと全体的なリソースコストについて論じる。
符号化データ構造を利用することで、アルゴリズムの時間の複雑さを削減できます。
我々の知る限りでは、古典的なデータ構造のリンクが、構成によって量子サブルーチンを通して直接的に活用できることを示すのが初めてである。
非線形回帰の場合,非線形特徴をトレーニングデータに組み込むことで,数値計算結果からアルゴリズムを拡張することができる。
さらに、M$がレコード数よりはるかに少ない場合にのみ、モデルトレーサビリティが達成可能であることを実証し、リソース推定において$L\gg M$を正当化するために符号化データ構造に対して$L$を値する。
関連論文リスト
- An Efficient Quantum Classifier Based on Hamiltonian Representations [50.467930253994155]
量子機械学習(QML)は、量子コンピューティングの利点をデータ駆動タスクに移行しようとする分野である。
入力をパウリ弦の有限集合にマッピングすることで、データ符号化に伴うコストを回避できる効率的な手法を提案する。
我々は、古典的および量子モデルに対して、テキストおよび画像分類タスクに対する我々のアプローチを評価する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-04-13T11:49:53Z) - Efficient Learning for Linear Properties of Bounded-Gate Quantum Circuits [63.733312560668274]
d可変RZゲートとG-dクリフォードゲートを含む量子回路を与えられた場合、学習者は純粋に古典的な推論を行い、その線形特性を効率的に予測できるだろうか?
我々は、d で線形にスケーリングするサンプルの複雑さが、小さな予測誤差を達成するのに十分であり、対応する計算の複雑さは d で指数関数的にスケールすることを証明する。
我々は,予測誤差と計算複雑性をトレードオフできるカーネルベースの学習モデルを考案し,多くの実践的な環境で指数関数からスケーリングへ移行した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-22T08:21:28Z) - Taming Quantum Time Complexity [45.867051459785976]
時間複雑性の設定において、正確さと遠心性の両方を達成する方法を示します。
我々は、トランスデューサと呼ばれるものに基づく量子アルゴリズムの設計に新しいアプローチを採用する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-27T14:45:19Z) - Predicting RNA Secondary Structure on Universal Quantum Computer [2.277461161767121]
RNA構造が塩基配列からどのように折り畳み、その二次構造がどのように形成されるかを知るための最初のステップである。
従来のエネルギーベースのアルゴリズムは、特に非ネスト配列の精度が低い。
普遍量子コンピューティングのためのゲートモデルアルゴリズムは利用できない。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-16T15:57:38Z) - Quantum Architecture Search for Quantum Monte Carlo Integration via
Conditional Parameterized Circuits with Application to Finance [0.0]
古典的モンテカルロアルゴリズムは、振幅推定(AE)を用いて理論的に量子コンピュータ上にスピンアップできる
我々は、パラメータ化量子回路の事前学習に基づく簡単なアプローチを開発する。
AEアルゴリズムのサブルーチンとして使用できるように、条件付き変種に変換する方法を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-18T07:56:57Z) - Quantum Worst-Case to Average-Case Reductions for All Linear Problems [66.65497337069792]
量子アルゴリズムにおける最悪のケースと平均ケースの削減を設計する問題について検討する。
量子アルゴリズムの明示的で効率的な変換は、入力のごく一部でのみ正し、全ての入力で正しくなる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-12-06T22:01:49Z) - Quantum Extremal Learning [0.8937790536664091]
本稿では,関数出力を極大化する隠れ関数への入力を見つける過程である「極大学習のための量子アルゴリズム」を提案する。
量子エクストリームラーニング(quantum extremal Learning, QEL)と呼ばれるこのアルゴリズムは、データ入力と出力の関係をモデル化するために変分訓練されたパラメトリック量子回路で構成されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-05T17:37:26Z) - A Hybrid Quantum-Classical Algorithm for Robust Fitting [47.42391857319388]
本稿では,ロバストフィッティングのためのハイブリッド量子古典アルゴリズムを提案する。
私たちのコアコントリビューションは、整数プログラムの列を解く、新しい堅牢な適合式である。
実際の量子コンピュータを用いて得られた結果について述べる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-25T05:59:24Z) - A quantum algorithm for training wide and deep classical neural networks [72.2614468437919]
勾配勾配勾配による古典的トレーサビリティに寄与する条件は、量子線形系を効率的に解くために必要な条件と一致することを示す。
MNIST画像データセットがそのような条件を満たすことを数値的に示す。
我々は、プールを用いた畳み込みニューラルネットワークのトレーニングに$O(log n)$の実証的証拠を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-07-19T23:41:03Z) - Quantum Ensemble for Classification [2.064612766965483]
機械学習のパフォーマンスを改善する強力な方法は、複数のモデルの予測を組み合わせたアンサンブルを構築することである。
量子重ね合わせ,絡み合い,干渉を利用して分類モデルのアンサンブルを構築する新しい量子アルゴリズムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-02T11:26:54Z) - Quantum Gram-Schmidt Processes and Their Application to Efficient State
Read-out for Quantum Algorithms [87.04438831673063]
本稿では、生成した状態の古典的ベクトル形式を生成する効率的な読み出しプロトコルを提案する。
我々のプロトコルは、出力状態が入力行列の行空間にある場合に適合する。
我々の技術ツールの1つは、Gram-Schmidt正則手順を実行するための効率的な量子アルゴリズムである。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-14T11:05:26Z)
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。