論文の概要: Quantum Machine Learning With a Limited Number Of Qubits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.14406v1
• Date: Thu, 21 Mar 2024 13:56:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-22 14:09:01.265588
• Title: Quantum Machine Learning With a Limited Number Of Qubits
• Title（参考訳）: 量子機械学習の量子ビット数制限
• Authors: Stian Bilek,
• Abstract要約: 本研究では,特定の量子状態や観測可能値に対して,期待値の簡易な測定を行うことにより,この手法を実現することができることを示す。 このアプローチは量子機械学習の領域、特に桁データセットで実証された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum circuit partitioning is a hybrid quantum-classical approach that aims to simulate large quantum systems on smaller quantum computers. The quantum computation is divided into smaller circuits and results of measurements on these circuits are combined using classical processing. Current approaches involve performing the Hadamard test or SWAP test and thus require an ancillary qubit with full qubit-connectivity. In this study, we show that for certain quantum states and observables, the approach can be realized by performing simple measurements of expectation values. However, this comes with a limitation on the applicable space of quantum states and observables. The approach was demonstrated in the realm of quantum machine learning, specifically to the digits dataset. When applied to the classification between the digits 3 and 6, we were able to generalize to out-of-sample data with an accuracy of $100 \%$.
• Abstract（参考訳）: 量子回路分割(Quantum circuit partitioning)は、小さな量子コンピュータ上の大規模量子システムをシミュレートすることを目的としたハイブリッド量子古典的アプローチである。 量子計算はより小さな回路に分割され、これらの回路上での測定結果は古典的な処理で組み合わせられる。 現在のアプローチでは、アダマールテストやSWAPテストが実施され、従って完全な量子ビット接続性を持つ補助量子ビットが必要となる。 本研究では,特定の量子状態や観測可能値に対して,期待値の簡単な測定を行うことで,そのアプローチを実現することができることを示す。 しかし、これは量子状態と可観測物の適用空間に制限が伴う。 このアプローチは量子機械学習の領域、特に桁データセットで実証された。 3 と 6 の分類に適用すると,100 % の精度でサンプル外データを一般化することができた。

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