論文の概要: QWalkVec: Node Embedding by Quantum Walk
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.08534v1
- Date: Fri, 16 Aug 2024 05:14:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-19 16:39:36.905481
- Title: QWalkVec: Node Embedding by Quantum Walk
- Title（参考訳）: QWalkVec: 量子ウォークによるノード埋め込み
- Authors: Rei Sato, Shuichiro Haruta, Kazuhiro Saito, Mori Kurokawa,
- Abstract要約: 量子ウォーク(quantum walk)は、ランダムウォークの量子バージョンで、グラフ上のランダムウォークよりも高速な伝播を示す。
量子ウォークに基づくノード埋め込み手法であるQWalkVecを提案する。
4つの小さな実データを用いたノード分類作業におけるQWalkVecの有効性を評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0749231618270803
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this paper, we propose QWalkVec, a quantum walk-based node embedding method. A quantum walk is a quantum version of a random walk that demonstrates a faster propagation than a random walk on a graph. We focus on the fact that the effect of the depth-first search process is dominant when a quantum walk with a superposition state is applied to graphs. Simply using a quantum walk with its superposition state leads to insufficient performance since balancing the depth-first and breadth-first search processes is essential in node classification tasks. To overcome this disadvantage, we formulate novel coin operators that determine the movement of a quantum walker to its neighboring nodes. They enable QWalkVec to integrate the depth-first search and breadth-first search processes by prioritizing node sampling. We evaluate the effectiveness of QWalkVec in node classification tasks conducted on four small-sized real datasets. As a result, we demonstrate that the performance of QWalkVec is superior to that of the existing methods on several datasets. Our code will be available at \url{https://github.com/ReiSato18/QWalkVec}.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,量子ウォークに基づくノード埋め込み手法QWalkVecを提案する。
量子ウォーク(quantum walk)は、ランダムウォークの量子バージョンで、グラフ上のランダムウォークよりも高速な伝播を示す。
本稿では,重畳状態の量子ウォークをグラフに適用した場合,深度優先探索法の効果が支配的であることに着目した。
量子ウォークを重畳状態で単純に使用すると、ノード分類タスクにおいて深さ優先と幅優先の探索プロセスのバランスが不可欠であるため、性能が低下する。
この欠点を克服するために、量子ウォーカーの近隣ノードへの移動を決定する新しいコイン演算子を定式化する。
これによりQWalkVecは、ノードサンプリングの優先順位付けにより、深さ優先の検索と幅優先の検索プロセスを統合できる。
4つの小さな実データを用いたノード分類作業におけるQWalkVecの有効性を評価する。
その結果,QWalkVecの性能は,複数のデータセットの既存手法よりも優れていることがわかった。
私たちのコードは \url{https://github.com/ReiSato18/QWalkVec} で利用可能です。
関連論文リスト
- QuantumSEA: In-Time Sparse Exploration for Noise Adaptive Quantum
Circuits [82.50620782471485]
QuantumSEAはノイズ適応型量子回路のインタイムスパース探索である。
1)トレーニング中の暗黙の回路容量と(2)雑音の頑健さの2つの主要な目標を達成することを目的としている。
提案手法は, 量子ゲート数の半減と回路実行の2倍の時間節約で, 最先端の計算結果を確立する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-10T22:33:00Z) - Retrieving non-linear features from noisy quantum states [11.289924445850328]
本稿では,ノイズ状態から高次モーメントを抽出する実現可能性と効率について分析する。
まず、基礎となるノイズチャネルが可逆である場合に限り、このタスクを達成できる量子プロトコルが存在することを示す。
我々の研究は、量子ノイズが高次情報抽出にどのように影響するかを深く理解し、それに取り組むためのガイダンスを提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-20T15:28:18Z) - Tuning for Quantum Speedup in Directed Lackadaisical Quantum Walks [0.0]
量子ウォークは、量子アルゴリズムと情報処理タスクを設計するための重要なツールである。
歩行不足の場合、歩行者は何らかの確率で同じノードに留まることができる。
驚くべきことに、大きな$l$に対して量子的に誘導される大きなスピードアップが実現される。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-11T12:38:11Z) - Iterative Qubits Management for Quantum Index Searching in a Hybrid
System [56.39703478198019]
IQuCSは、量子古典ハイブリッドシステムにおけるインデックス検索とカウントを目的としている。
我々はQiskitでIQuCSを実装し、集中的な実験を行う。
その結果、量子ビットの消費を最大66.2%削減できることが示されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-22T21:54:28Z) - Entanglement and coherence in Bernstein-Vazirani algorithm [58.720142291102135]
Bernstein-Vaziraniアルゴリズムは、オラクルに符号化されたビット文字列を決定できる。
我々はベルンシュタイン・ヴァジラニアルゴリズムの量子資源を詳細に分析する。
絡み合いがない場合、初期状態における量子コヒーレンス量とアルゴリズムの性能が直接関係していることが示される。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-26T20:32:36Z) - Designing exceptional-point-based graphs yielding topologically
guaranteed quantum search [0.0]
非エルミート生存作用素のすべての固有値が 0 に合体する性質でウォークを構築する方法を示す。
結果の探索は、任意の初期条件に対して有界時間で成功することが保証される。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-02-08T04:30:24Z) - Feedback-assisted quantum search by continuous-time quantum walks [58.720142291102135]
本稿では,連続的な測定とフィードバックを補助する量子ウォークを用いて,目標ノードのサイクルグラフ上の量子探索に対処する。
特に、我々のプロトコルは、ウォーカーを所望のターゲットノードに駆動することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-12T16:59:53Z) - Quadratic speedup for spatial search by continuous-time quantum walk [0.0]
連続時間量子ウォークは、空間探索として知られるグラフ内のマークされたノードの集合の中のノードを見つけるという根本的な問題に取り組むためのフレームワークを提供する。
連続時間量子ウォーク探索アルゴリズムでは,任意のノード数を持つグラフにおいて,従来のランダムウォークよりも2次的に高速なマークノードを見つけることができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-12-23T17:57:49Z) - On Applying the Lackadaisical Quantum Walk Algorithm to Search for
Multiple Solutions on Grids [63.75363908696257]
不足量子ウォーク(英: lackadaisical quantum walk)は、頂点が重量$l$の自己ループを持つグラフ構造を探索するために開発されたアルゴリズムである。
本稿では,グリッド上の複数解の探索に不連続な量子ウォークを適用した際の問題に対処する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-11T09:43:09Z) - Quantum walk processes in quantum devices [55.41644538483948]
グラフ上の量子ウォークを量子回路として表現する方法を研究する。
提案手法は,量子ウォークアルゴリズムを量子コンピュータ上で効率的に実装する方法である。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-28T18:04:16Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。