論文の概要: Jet Discrimination with Quantum Complete Graph Neural Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.04990v2
• Date: Tue, 12 Mar 2024 06:35:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-13 13:20:14.779361
• Title: Jet Discrimination with Quantum Complete Graph Neural Network
• Title（参考訳）: 量子完全グラフニューラルネットワークによるジェット識別
• Authors: Yi-An Chen, Kai-Feng Chen
• Abstract要約: 本稿では,完全グラフ学習のための新しい変分量子回路モデルQuantum Complete Graph Neural Network (QCGNN)を提案する。 量子並列性の性質から,QCGNNは古典的手法に比べて高速化されていると論じる。 本稿では,QCGNNの適用について,ジェットを完全グラフで表現する難解なジェット判別を用いて検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9901870194474065
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Machine learning, particularly deep neural networks, has been widely utilized in high energy physics and has shown remarkable results in various applications. Moreover, the concept of machine learning has been extended to quantum computers, giving rise to a new research area known as quantum machine learning. In this paper, we propose a novel variational quantum circuit model, Quantum Complete Graph Neural Network (QCGNN), designed for learning complete graphs. We argue that QCGNN has a polynomial speedup against its classical counterpart, due to the property of quantum parallelism. In this paper, we study the application of QCGNN through the challenging jet discrimination, where the jets are represented with complete graphs. Subsequently, we conduct a comparative analysis with classical graph neural networks to establish a benchmark.
• Abstract（参考訳）: 機械学習、特にディープニューラルネットワークは、高エネルギー物理学で広く利用されており、様々な応用で顕著な結果を示している。 さらに、機械学習の概念が量子コンピュータに拡張され、量子機械学習として知られる新しい研究領域が生まれた。 本稿では,完全グラフを学習するための新しい変分量子回路モデルquantum complete graph neural network (qcgnn)を提案する。 量子並列性の性質から,QCGNNは古典的手法に対して多項式の高速化を行う。 本稿では,QCGNNの適用について,ジェットを完全グラフで表現する難解なジェット判別を用いて検討する。 その後,従来のグラフニューラルネットワークとの比較分析を行い,ベンチマークを確立させる。

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