論文の概要: Scoring Anomalous Vertices Through Quantum Walks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.09855v3
- Date: Tue, 17 Sep 2024 20:50:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-19 23:46:22.358890
- Title: Scoring Anomalous Vertices Through Quantum Walks
- Title（参考訳）: 量子ウォークによる異常頂点のスコーリング
- Authors: Andrew Vlasic, Anh Pham,
- Abstract要約: ラベルなしデータの場合、グラフ上の異常検出は、どのデータポイントが他のほとんどのデータに存在する潜在特性に当てはまらないかを決定する方法である。
グラフを全ノードの均一な開始位置で連続的にトラバースすることで,各ノードの異常スコアを計算するための第1の量子アルゴリズムを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.26013878609420266
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: With the constant flow of data from vast sources over the past decades, a plethora of advanced analytical techniques have been developed to extract relevant information from different data types ranging from labeled data, quasi-labeled data, and data with no labels known a priori. For data with at best quasi-labels, graphs are a natural representation of these data types and have important applications in many industries and scientific disciplines. Specifically, for unlabeled data, anomaly detection on graphs is a method to determine which data points do not posses the latent characteristics that is present in most other data. There have been a variety of classical methods to compute an anomalous score for the individual vertices of a respected graph, such as checking the local topology of a node,random walks, and complex neural networks. Leveraging the structure of the graph, we propose a first quantum algorithm to calculate the anomaly score of each node by continuously traversing the graph with a uniform starting position of all nodes. The proposed algorithm incorporates well-known characteristics of quantum random walks, and, taking into consideration the NISQ era and subsequent ISQ era, an adjustment to the algorithm is given to mitigate the increasing depth of the circuit. This algorithm is rigorously shown to converge to the expected probability, with respect to the initial condition.
- Abstract（参考訳）: 過去数十年間、膨大な情報源からのデータの流れが絶え間なく流れてきたため、ラベル付きデータ、準ラベル付きデータ、ラベルなしのラベル付きデータなど、さまざまなデータタイプから関連情報を抽出する高度な分析技術が数多く開発されてきた。
少なくとも準ラベルを持つデータにとって、グラフはこれらのデータ型の自然な表現であり、多くの産業や科学分野において重要な応用がある。
具体的には、ラベルのないデータに対して、グラフ上の異常検出は、どのデータポイントが他のほとんどのデータに存在する潜伏特性に当てはまらないかを決定する方法である。
ノードの局所的なトポロジ、ランダムウォーク、複雑なニューラルネットワークなど、尊敬されたグラフの個々の頂点に対する異常スコアを計算するための古典的な方法が数多く存在する。
グラフの構造を応用して,各ノードの異常スコアを各ノードの均一な開始位置で連続的にトラバースすることで計算する,最初の量子アルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは、量子ランダムウォークのよく知られた特徴を取り入れ、NISQ時代とその後のISQ時代を考慮して、回路の深さの増大を緩和するためにアルゴリズムの調整を与える。
このアルゴリズムは、初期条件に関して、期待される確率に厳密に収束するように示される。
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