論文の概要: Transferable Belief Model on Quantum Circuits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.08949v2
• Date: Thu, 17 Oct 2024 11:52:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-10-30 20:56:20.171265
• Title: Transferable Belief Model on Quantum Circuits
• Title（参考訳）: 量子回路上の伝達可能な信念モデル
• Authors: Qianli Zhou, Hao Luo, Lipeng Pan, Yong Deng, Eloi Bosse,
• Abstract要約: 伝達可能な信念モデルはデンプスター・シェーファー理論の意味論的解釈である。 本稿では,量子AIモデルの基本情報表現の新しい視点を紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.733294090807995
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The transferable belief model, as a semantic interpretation of Dempster-Shafer theory, enables agents to perform reasoning and decision making in imprecise and incomplete environments. The model offers distinct semantics for handling unreliable testimonies, allowing for a more reasonable and general process of belief transfer compared to the Bayesian approach. However, because both the belief masses and the structure of focal sets must be considered when updating belief functions-leading to extra computational complexity during reasoning-the transferable belief model has gradually lost favor among researchers in recent developments. In this paper, we implement the transferable belief model on quantum circuits and demonstrate that belief functions offer a more concise and effective alternative to Bayesian approaches within the quantum computing framework. Furthermore, leveraging the unique characteristics of quantum computing, we propose several novel belief transfer approaches. More broadly, this paper introduces a new perspective on basic information representation for quantum AI models, suggesting that belief functions are more suitable than Bayesian approach for handling uncertainty on quantum circuits.
• Abstract（参考訳）: 移譲可能な信念モデルは、デンプスター・シェーファー理論のセマンティック解釈として、エージェントが不正確で不完全な環境で推論と意思決定を行うことを可能にする。 このモデルは信頼できない証言を扱うための明確な意味論を提供し、ベイズ的アプローチと比較してより合理的で一般的な信念伝達のプロセスを可能にする。 しかし、信念の質量と焦点集合の構造は、推論の過程で余分な計算複雑性に導かれる信念関数を更新する際に考慮する必要がある。 本稿では,量子回路上での伝達可能な信念モデルを実装し,量子コンピューティングフレームワークにおけるベイズ的アプローチに対して,信念関数がより簡潔で効果的な代替手段を提供することを示す。 さらに,量子コンピューティングの特徴を活かして,新しい信念伝達手法を提案する。 より広範に、量子AIモデルの基本情報表現に関する新たな視点を導入し、量子回路の不確実性を扱うためのベイズ的アプローチよりも信念関数の方が適していることを示す。

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