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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.04990v3
• Date: Sat, 28 Sep 2024 08:51:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-01 22:00:35.339152
• 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,完全グラフに基づく変分量子アルゴリズムであるQuantum Complete Graph Neural Network (QCGNN)を提案する。 本研究は, ジェット判別の課題にQCGNNを適用し, ジェットを完全なグラフとして表現する手法である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.684646794156297
• License:
• Abstract: Machine learning, particularly deep neural networks, has been widely used in high-energy physics, demonstrating remarkable results in various applications. Furthermore, the extension of machine learning to quantum computers has given rise to the emerging field of quantum machine learning. In this paper, we propose the Quantum Complete Graph Neural Network (QCGNN), which is a variational quantum algorithm based model designed for learning on complete graphs. QCGNN with deep parametrized operators offers a polynomial speedup over its classical and quantum counterparts, leveraging the property of quantum parallelism. We investigate the application of QCGNN with the challenging task of jet discrimination, where the jets are represented as complete graphs. Additionally, we conduct a comparative analysis with classical models to establish a performance 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使われており、様々な応用において顕著な結果を示している。 さらに、機械学習から量子コンピュータへの拡張は、量子機械学習の新たな分野を生み出している。 本稿では,完全グラフを学習するために設計された変分量子アルゴリズムに基づくモデルである量子完全グラフニューラルネットワーク(QCGNN)を提案する。 深度パラメタライズド演算子を持つQCGNNは、古典的および量子的演算子よりも多項式スピードアップを提供し、量子並列性の性質を利用する。 本研究は, ジェット判別の課題にQCGNNを適用し, ジェットを完全なグラフとして表現する手法である。 さらに,従来のモデルとの比較分析を行い,性能ベンチマークを確立する。

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