論文の概要: Quantum Circuit for Random Forest Prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.16877v1
- Date: Thu, 28 Dec 2023 08:07:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-29 16:59:20.910775
- Title: Quantum Circuit for Random Forest Prediction
- Title（参考訳）: ランダム森林予測のための量子回路
- Authors: Liliia Safina, Kamil Khadieva, Ilnar Zinnatullina, and Aliya Khadieva
- Abstract要約: ランダムフォレストモデルを用いた二項分類予測アルゴリズムの量子回路を提案する。
私たちの目標の1つは、基本量子ゲート(元素ゲート)の数を減らすことです。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this work, we present a quantum circuit for a binary classification
prediction algorithm using a random forest model. The quantum prediction
algorithm is presented in our previous works. We construct a circuit and
implement it using qiskit tools (python module for quantum programming). One of
our goals is reducing the number of basic quantum gates (elementary gates). The
set of basic quantum gates which we use in this work consists of single-qubit
gates and a controlled NOT gate. The number of CNOT gates in our circuit is
estimated by $O(2^{n+2h+1})$ , when trivial circuit decomposition techniques
give $O(4^{|X|+n+h+2})$ CNOT gates, where $n$ is the number of trees in a
random forest model, $h$ is a tree height and $|X|$ is the length of attributes
of an input object $X$. The prediction process returns an index of the
corresponding class for the input $X$.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,ランダムフォレストモデルを用いた2値分類予測アルゴリズムのための量子回路を提案する。
量子予測アルゴリズムはこれまでの研究で紹介されている。
回路を構築し,それをqiskitツール(量子プログラミング用のpythonモジュール)を用いて実装する。
私たちの目標の1つは、基本的な量子ゲート(要素ゲート)の数を減らすことです。
この研究で使用する基本的な量子ゲートのセットは、単一量子ビットゲートと制御されたnotゲートからなる。
自明なサーキット分解技術が$o(4^{|x|+n+h+2})$cnotゲートを与える場合、n$はランダムフォレストモデルの木の数、$h$は木の高さ、$|x|$は入力オブジェクト$x$の属性の長さである。
予測プロセスは、入力の$X$に対して対応するクラスのインデックスを返す。
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