Fugu-MT 論文翻訳(概要): Advantages of quantum support vector machine in cross-domain classification of quantum states

論文の概要: Advantages of quantum support vector machine in cross-domain classification of quantum states

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.00774v1
Date: Sun, 30 Jun 2024 17:24:55 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-04 01:37:22.714923
Title: Advantages of quantum support vector machine in cross-domain classification of quantum states
Title（参考訳）: 量子状態のクロスドメイン分類における量子支援ベクトルマシンの利点
Authors: Diksha Sharma, Vivek Balasaheb Sabale, Parvinder Singh, Atul Kumar,
Abstract要約: ベル対角線状態の効率的な分類をゼロ・非ゼロ不協和クラスに分類する。解析問題に対するモデルの堅牢性を評価するために分析を拡張した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3187011661009458
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In this study, we use cross-domain classification using quantum machine learning for quantum advantages to address the entanglement versus separability paradigm. We further demonstrate the efficient classification of Bell diagonal states into zero and non-zero discord classes. The inherited structure of quantum states and its relation with a particular class of quantum states are exploited to intuitively approach the classification of different domain testing states, referred here as crossdomain classification. In addition, we extend our analysis to evaluate the robustness of our model for the analyzed problem using random unitary transformations. Using numerical analysis, our results clearly demonstrate the potential of QSVM for classifying quantum states across the multidimensional Hilbert space.
Abstract（参考訳）: 本研究では、量子機械学習を用いたクロスドメイン分類を用いて、絡み合いと分離可能性のパラダイムに対処する。さらに、ベル対角状態の効率的な分類をゼロと非ゼロの不協和クラスに示す。量子状態の継承構造とその特定の種類の量子状態との関係は、直感的に異なるドメインテスト状態の分類にアプローチするために利用される。さらに、ランダムなユニタリ変換を用いた解析問題に対するモデルのロバスト性を評価するために分析を拡張した。数値解析により,多次元ヒルベルト空間における量子状態の分類におけるQSVMの可能性を明らかにした。

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