論文の概要: Quantum Vision Transformers for Quark-Gluon Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.10284v1
• Date: Thu, 16 May 2024 17:45:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-17 13:33:15.772559
• Title: Quantum Vision Transformers for Quark-Gluon Classification
• Title（参考訳）: クォークグルーオン分類のための量子ビジョン変換器
• Authors: Marçal Comajoan Cara, Gopal Ramesh Dahale, Zhongtian Dong, Roy T. Forestano, Sergei Gleyzer, Daniel Justice, Kyoungchul Kong, Tom Magorsch, Konstantin T. Matchev, Katia Matcheva, Eyup B. Unlu,
• Abstract要約: 本稿では,変分量子回路を統合したハイブリッド型量子古典視覚変換器アーキテクチャを提案する。 CMS Open Dataのマルチ検出器ジェット画像にモデルを適用し,本手法の評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.350407101925898
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce a hybrid quantum-classical vision transformer architecture, notable for its integration of variational quantum circuits within both the attention mechanism and the multi-layer perceptrons. The research addresses the critical challenge of computational efficiency and resource constraints in analyzing data from the upcoming High Luminosity Large Hadron Collider, presenting the architecture as a potential solution. In particular, we evaluate our method by applying the model to multi-detector jet images from CMS Open Data. The goal is to distinguish quark-initiated from gluon-initiated jets. We successfully train the quantum model and evaluate it via numerical simulations. Using this approach, we achieve classification performance almost on par with the one obtained with the completely classical architecture, considering a similar number of parameters.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,アテンション機構と多層パーセプトロンの両方に量子回路を組み込んだハイブリッド型量子古典型視覚トランスフォーマアーキテクチャを提案する。 この研究は、次のHigh Luminosity Large Hadron Colliderのデータ分析における計算効率とリソース制約の重大な課題に対処し、アーキテクチャを潜在的な解決策として提示する。 特に,CMS Open Dataのマルチ検出器ジェット画像にモデルを適用し,本手法の評価を行った。 ゴールは、クォーク開始時とグルーオン開始時とを区別することである。 量子モデルをトレーニングし,数値シミュレーションにより評価した。 このアプローチを用いることで,ほぼ同程度のパラメータを考慮し,完全古典的アーキテクチャで得られたものと同等の分類性能を達成できる。

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