論文の概要: From Graphs to Qubits: A Critical Review of Quantum Graph Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.06524v1
• Date: Mon, 12 Aug 2024 22:53:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-14 19:07:10.111335
• Title: From Graphs to Qubits: A Critical Review of Quantum Graph Neural Networks
• Title（参考訳）: グラフから量子ビットへ:量子グラフニューラルネットワークの批判的レビュー
• Authors: Andrea Ceschini, Francesco Mauro, Francesca De Falco, Alessandro Sebastianelli, Alessio Verdone, Antonello Rosato, Bertrand Le Saux, Massimo Panella, Paolo Gamba, Silvia L. Ullo,
• Abstract要約: 量子グラフニューラルネットワーク(QGNN)は、量子コンピューティングとグラフニューラルネットワーク(GNN)の新たな融合を表す。 本稿では,QGNNの現状を批判的にレビューし,様々なアーキテクチャを探求する。 我々は、高エネルギー物理学、分子化学、ファイナンス、地球科学など多種多様な分野にまたがる応用について論じ、量子的優位性の可能性を強調した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.51893966016221
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum Graph Neural Networks (QGNNs) represent a novel fusion of quantum computing and Graph Neural Networks (GNNs), aimed at overcoming the computational and scalability challenges inherent in classical GNNs that are powerful tools for analyzing data with complex relational structures but suffer from limitations such as high computational complexity and over-smoothing in large-scale applications. Quantum computing, leveraging principles like superposition and entanglement, offers a pathway to enhanced computational capabilities. This paper critically reviews the state-of-the-art in QGNNs, exploring various architectures. We discuss their applications across diverse fields such as high-energy physics, molecular chemistry, finance and earth sciences, highlighting the potential for quantum advantage. Additionally, we address the significant challenges faced by QGNNs, including noise, decoherence, and scalability issues, proposing potential strategies to mitigate these problems. This comprehensive review aims to provide a foundational understanding of QGNNs, fostering further research and development in this promising interdisciplinary field.
• Abstract（参考訳）: 量子グラフニューラルネットワーク(QGNN)は、量子コンピューティングとグラフニューラルネットワーク(GNN)の新たな融合であり、複雑なリレーショナル構造を持つデータを解析する強力なツールである古典的なGNNに固有の計算とスケーラビリティの課題を克服することを目的としている。 重ね合わせや絡み合いといった原理を活用する量子コンピューティングは、計算能力の向上への道筋を提供する。 本稿では,QGNNの現状を批判的にレビューし,様々なアーキテクチャを探求する。 我々は、高エネルギー物理学、分子化学、ファイナンス、地球科学など多種多様な分野にまたがる応用について論じ、量子的優位性の可能性を強調した。 さらに、ノイズ、デコヒーレンス、スケーラビリティの問題など、QGNNが直面する重要な課題に対処し、これらの問題を緩和するための潜在的な戦略を提案します。 この総合的なレビューは、QGNNの基本的な理解を提供し、この有望な学際分野におけるさらなる研究と開発を促進することを目的としている。

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