論文の概要: Phase-space negativity as a computational resource for quantum kernel methods

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.12378v2
• Date: Wed, 06 Nov 2024 08:55:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-07 19:20:34.663515
• Title: Phase-space negativity as a computational resource for quantum kernel methods
• Title（参考訳）: 量子核法における計算資源としての位相空間負性
• Authors: Ulysse Chabaud, Roohollah Ghobadi, Salman Beigi, Saleh Rahimi-Keshari,
• Abstract要約: 量子カーネル法は、機械学習において量子計算の優位性を達成するための提案である。 ボゾン系に対する量子核関数の最適古典的推定に十分な条件を提供する。 本研究は, 量子機械学習において, 位相空間準確率分布における負性の役割を担っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5499055723658097
• License:
• Abstract: Quantum kernel methods are a proposal for achieving quantum computational advantage in machine learning. They are based on a hybrid classical-quantum computation where a function called the quantum kernel is estimated by a quantum device while the rest of computation is performed classically. Quantum advantages may be achieved through this method only if the quantum kernel function cannot be estimated efficiently on a classical computer. In this paper, we provide sufficient conditions for the efficient classical estimation of quantum kernel functions for bosonic systems. These conditions are based on phase-space properties of data-encoding quantum states associated with the quantum kernels: negative volume, non-classical depth, and excess range, which are shown to be three signatures of phase-space negativity. We consider quantum optical examples involving linear-optical networks with and without adaptive non-Gaussian measurements, and investigate the effects of loss on the efficiency of the classical simulation. Our results underpin the role of the negativity in phase-space quasi-probability distributions as an essential resource in quantum machine learning based on kernel methods.
• Abstract（参考訳）: 量子カーネル法は、機械学習において量子計算の優位性を達成するための提案である。 量子カーネルと呼ばれる関数は量子デバイスによって推定され、残りの計算は古典的に実行される。 量子カーネル関数が古典的コンピュータ上で効率的に推定できない場合に限り、この方法で量子上の優位性を達成することができる。 本稿では,ボゾン系における量子カーネル関数の最適古典的推定に十分な条件を提供する。 これらの条件は、負の体積、非古典的な深さ、過剰な範囲といった量子核に関連するデータエンコード量子状態の位相空間の性質に基づいており、位相空間の負性の3つのシグネチャであることが示されている。 我々は、適応的な非ガウス測度を持つ線形光学ネットワークを含む量子光学的例を考察し、古典的シミュレーションの効率に対する損失の影響について検討する。 本研究は, カーネル法に基づく量子機械学習において, 位相空間準確率分布における負性の役割を決定づけるものである。

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