論文の概要: Universal replication of chaotic characteristics by classical and quantum machine learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.08484v1
• Date: Tue, 14 May 2024 10:12:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-15 14:28:33.726167
• Title: Universal replication of chaotic characteristics by classical and quantum machine learning
• Title（参考訳）: 古典および量子機械学習によるカオス特性の普遍的再現
• Authors: Sheng-Chen Bai, Shi-Ju Ran,
• Abstract要約: 変動量子回路は、長期記憶よりも高い精度で長期特性を再現できることを示す。 以上の結果から,量子回路モデルは過適合を緩和し,高い精度と安定性を達成できる可能性が示唆された。
• 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: Replicating chaotic characteristics of non-linear dynamics by machine learning (ML) has recently drawn wide attentions. In this work, we propose that a ML model, trained to predict the state one-step-ahead from several latest historic states, can accurately replicate the bifurcation diagram and the Lyapunov exponents of discrete dynamic systems. The characteristics for different values of the hyper-parameters are captured universally by a single ML model, while the previous works considered training the ML model independently by fixing the hyper-parameters to be specific values. Our benchmarks on the one- and two-dimensional Logistic maps show that variational quantum circuit can reproduce the long-term characteristics with higher accuracy than the long short-term memory (a well-recognized classical ML model). Our work reveals an essential difference between the ML for the chaotic characteristics and that for standard tasks, from the perspective of the relation between performance and model complexity. Our results suggest that quantum circuit model exhibits potential advantages on mitigating over-fitting, achieving higher accuracy and stability.
• Abstract（参考訳）: 近年,機械学習(ML)による非線形力学のカオス特性の再現が注目されている。 本研究では, 最新の歴史状態から1ステップ先進状態を予測することを訓練したMLモデルにより, 離散力学系の分岐図とリアプノフ指数を正確に再現できることを示す。 ハイパーパラメータの異なる値の特徴は、単一のMLモデルによって普遍的にキャプチャされる一方、以前の研究では、ハイパーパラメータを特定の値に固定することで、MLモデルを独立にトレーニングすることを検討した。 1次元と2次元のロジスティックマップのベンチマークでは、変動量子回路は長い短期記憶(よく認識された古典的MLモデル)よりも高い精度で長期特性を再現できることが示されている。 我々の研究は、カオス特性に対するMLと、パフォーマンスとモデルの複雑さの関係の観点から、標準的なタスクにおけるMLとの主な違いを明らかにします。 以上の結果から,量子回路モデルは過適合を緩和し,高い精度と安定性を達成できる可能性が示唆された。

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