論文の概要: Statistics-Informed Parameterized Quantum Circuit via Maximum Entropy Principle for Data Science and Finance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.01335v1
• Date: Mon, 3 Jun 2024 14:00:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-05 22:59:31.647538
• Title: Statistics-Informed Parameterized Quantum Circuit via Maximum Entropy Principle for Data Science and Finance
• Title（参考訳）: データサイエンスとファイナンスのための最大エントロピー原理による統計インフォームド量子回路
• Authors: Xi-Ning Zhuang, Zhao-Yun Chen, Cheng Xue, Xiao-Fan Xu, Chao Wang, Huan-Yu Liu, Tai-Ping Sun, Yun-Jie Wang, Yu-Chun Wu, Guo-Ping Guo,
• Abstract要約: 統計インフォームドパラメタライズド量子回路 (SI-PQC) は、量子計算統計モデルを効率的に準備し、訓練するために設計されている。 SI-PQCはトレーニング可能なパラメータを持つ静的構造を備えており、奥行き最適化回路のコンパイルを可能にする。 SI-PQCは、様々な量子アルゴリズムで準備および学習するための効率的なサブルーチンとして、入力ボトルネックに対処し、事前知識の注入を容易にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.3518921884603
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum machine learning has demonstrated significant potential in solving practical problems, particularly in statistics-focused areas such as data science and finance. However, challenges remain in preparing and learning statistical models on a quantum processor due to issues with trainability and interpretability. In this letter, we utilize the maximum entropy principle to design a statistics-informed parameterized quantum circuit (SI-PQC) that efficiently prepares and trains quantum computational statistical models, including arbitrary distributions and their weighted mixtures. The SI-PQC features a static structure with trainable parameters, enabling in-depth optimized circuit compilation, exponential reductions in resource and time consumption, and improved trainability and interpretability for learning quantum states and classical model parameters simultaneously. As an efficient subroutine for preparing and learning in various quantum algorithms, the SI-PQC addresses the input bottleneck and facilitates the injection of prior knowledge.
• Abstract（参考訳）: 量子機械学習は、特にデータサイエンスやファイナンスといった統計に焦点を当てた分野において、実践的な問題を解決する上で大きな可能性を示している。 しかし、トレーニング可能性や解釈可能性の問題により、量子プロセッサ上の統計モデルの作成と学習には課題が残っている。 本稿では、最大エントロピー原理を用いて、任意の分布とその重み付き混合を含む量子量子統計モデルを効率的に準備し、訓練する統計インフォームドパラメタライズド量子回路(SI-PQC)を設計する。 SI-PQCは、トレーニング可能なパラメータを持つ静的構造を備え、詳細な最適化された回路コンパイルを可能にし、リソースと時間消費の指数関数的削減を可能にし、量子状態と古典モデルパラメータを同時に学習するためのトレーニング性と解釈性を改善している。 SI-PQCは、様々な量子アルゴリズムで準備および学習するための効率的なサブルーチンとして、入力ボトルネックに対処し、事前知識の注入を容易にする。

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