論文の概要: A new quantum machine learning algorithm: split hidden quantum Markov model inspired by quantum conditional master equation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.08640v1
• Date: Mon, 17 Jul 2023 16:55:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-18 12:06:54.983122
• Title: A new quantum machine learning algorithm: split hidden quantum Markov model inspired by quantum conditional master equation
• Title（参考訳）: 新しい量子機械学習アルゴリズム:量子条件マスター方程式に触発された分割隠れ量子マルコフモデル
• Authors: Xiao-Yu Li, Qin-Sheng Zhu, Yong Hu, Hao Wu, Guo-Wu Yang, Lian-Hui Yu, Geng Chen
• Abstract要約: 隠れ量子マルコフモデル(英語版)は時系列データを解析する膨大な可能性を示している。 条件付きマスター方程式を用いて隠れ量子マルコフ過程を実現するプロジェクトを提案する。 本研究は, 量子輸送システムがHQMMの物理的具体化とみなすことができることを示すものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.49880141715019
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The Hidden Quantum Markov Model(HQMM) shows tremendous potential for analyzing time-series data and studying stochastic processes in the quantum world due to its high accuracy and better efficiency compared to the classical hidden Markov model. Here, we proposed the project to realize the hidden quantum Markov process using the conditional master equation, which includes a fine balance condition and better reflects the relationships among the inner states of quantum system. The experimental results indicate that our model has better performance and robust than previous models for time-series data. Most importantly, by taking the quantum transport system as an example, we establish the relations between the quantum conditional master equation and the HQMM, and propose a new learning algorithm to determine the parameter-solving in HQMM. Our findings provide obvious evidence that the quantum transport system can be deemed a physical embodiment of HQMM.
• Abstract（参考訳）: 隠れ量子マルコフモデル(HQMM)は、古典的な隠れマルコフモデルと比較して高い精度と効率のため、時系列データを解析し、量子世界の確率過程を研究する大きな可能性を示している。 本稿では, 量子系の内部状態間の関係をよりよく反映した, 微調整条件を含む条件付きマスター方程式を用いて, 隠れ量子マルコフ過程を実現するプロジェクトを提案した。 実験結果から,従来の時系列データモデルよりも優れた性能と頑健性が得られた。 最も重要なことは、量子輸送システムを例として、量子条件マスター方程式とHQMMの関係を確立し、HQMMにおけるパラメータ解決を決定するための新しい学習アルゴリズムを提案することである。 本研究は,量子輸送システムがHQMMの物理的具体化とみなすことができることを示す。

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