論文の概要: Quantum Error Propagation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.05145v1
• Date: Mon, 7 Oct 2024 15:57:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-01 23:58:57.698296
• Title: Quantum Error Propagation
• Title（参考訳）: 量子エラー伝播
• Authors: Eldar Sultanow, Fation Selimllari, Siddhant Dutta, Barry D. Reese, Madjid Tehrani, William J Buchanan,
• Abstract要約: 量子機械学習では、エラーの伝播は2つの理由で制限される。 まず第一に、データはブロッホ球に制限された量子ビットで符号化される。 第二に、量子情報処理はユニタリ演算子の応用によって行われる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.32985979395737786
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Data poisoning attacks on machine learning models aim to manipulate the data used for model training such that the trained model behaves in the attacker's favor. In classical models such as deep neural networks, large chains of dot products do indeed cause errors injected by an attacker to propagate or to accumulate. But what about quantum models? Our hypothesis is that, in quantum machine learning, error propagation is limited for two reasons. First of all, data, which in quantum computing is encoded in terms of qubits which are confined to the Bloch sphere. Second of all, quantum information processing happens via the application of unitary operators which are norm-preserving. Testing this hypothesis, we investigate how extensive error propagation and thus poisoning attacks affect quantum machine learning.
• Abstract（参考訳）: 機械学習モデルに対するデータ中毒攻撃は、訓練されたモデルが攻撃者の好意によって振る舞うように、モデルトレーニングに使用されるデータを操作することを目的としている。 ディープニューラルネットワークのような古典的なモデルでは、ドット生成物の大きな連鎖は、攻撃者が注入したエラーを伝播または蓄積させる。 しかし、量子モデルはどうだろう? 我々の仮説は、量子機械学習において、エラーの伝播は2つの理由で制限されているというものである。 まず、量子コンピューティングにおけるデータは、ブロッホ球に制限された量子ビットで符号化される。 第二に、量子情報処理はノルム保存であるユニタリ演算子の応用によって行われる。 この仮説を検証し, 広範囲なエラー伝播と有害な攻撃が量子機械学習に与える影響について検討する。

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