論文の概要: Supervised binary classification of small-scale digits images with a trapped-ion quantum processor
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.12007v1
- Date: Mon, 17 Jun 2024 18:20:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-20 00:16:57.262549
- Title: Supervised binary classification of small-scale digits images with a trapped-ion quantum processor
- Title（参考訳）: トラップイオン量子プロセッサによる小型ディジット画像の2値化
- Authors: Ilia V. Zalivako, Alexander I. Gircha, Anastasiia S. Nikolaeva, Denis A. Drozhzhin, Alexander S. Borisenko, Andrei E. Korolkov, Nikita V. Semenin, Kristina P. Galstyan, Pavel A. Kamenskikh, Vasilii N. Smirnov, Mikhail A. Aksenov, Pavel L. Sidorov, Evgeniy O. Kiktenko, Ksenia Yu. Khabarova, Aleksey K. Fedorov, Nikolay N. Kolachevsky, Ilya A. Semerikov,
- Abstract要約: 量子プロセッサは、考慮された基本的な分類タスクを正しく解くことができることを示す。
量子プロセッサの能力が向上するにつれ、機械学習の有用なツールになり得る。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.089799129458875
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Here we present the results of benchmarking of a quantum processor based on trapped $^{171}$Yb$^{+}$ ions by performing basic quantum machine learning algorithms. Specifically, we carry out a supervised binary classification of small-scale digits images, which are intentionally chosen so that they can be classified with 100% accuracy, using a quantum-enhanced Support Vector Machine algorithm with up to four qubits. In our work, we specifically consider different types of quantum encodings of the dataset and different levels of transpilation optimizations for the corresponding quantum circuits. For each quantum encoding, we obtain a classifier that is of 100% accuracy on both training and test sets, which demonstrates that the quantum processor can correctly solve the basic classification task considered. As we expect, with the increase of the capabilities quantum processors, they can become a useful tool for machine learning.
- Abstract（参考訳）: 本稿では、基本量子機械学習アルゴリズムを実行することにより、捕捉された$^{171}$Yb$^{+}$イオンに基づく量子プロセッサのベンチマーク結果を示す。
具体的には、最大4キュービットの量子化されたサポートベクトルマシンアルゴリズムを用いて、100%精度で分類できるように意図的に選択された小型桁画像の教師付きバイナリ分類を行う。
本研究では、データセットの異なる種類の量子符号化と、対応する量子回路に対する異なるレベルのトランスパイル最適化について検討する。
各量子符号化において、トレーニングセットとテストセットの両方で100%精度の高い分類器が得られ、量子プロセッサが考慮された基本的な分類タスクを正しく解くことができることを示す。
期待通り、量子プロセッサの能力が向上すれば、機械学習の有用なツールになるでしょう。
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