論文の概要: A novel quantum machine learning classifier to search for new physics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.18847v1
• Date: Thu, 24 Oct 2024 15:27:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-25 16:42:44.941614
• Title: A novel quantum machine learning classifier to search for new physics
• Title（参考訳）: 新しい物理を探索する新しい量子機械学習分類器
• Authors: Ji-Chong Yang, Shuai Zhang, Chong-Xing Yue,
• Abstract要約: NPを探索するための変分量子探索近傍(VQSN)アルゴリズムを提案する。 その結果、VQSNは古典的なk-アネレスト近傍のアルゴリズムよりも優れた効率を示すことが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5009667752315474
• License:
• Abstract: Due to the success of the Standard Model~(SM), it is reasonable to anticipate that, the signal of new physics~(NP) beyond the SM is small, and future searches for NP and precision tests of the SM will require high luminosity collider experiments. Moreover, as the precision tests of the SM advances, rarer processes with a greater number of final-state particles will require consideration, which will in turn require the analysis of a multitude of observables. As an inherent consequence of the high luminosity, the generation of a large amount of experimental data in a large feature space presents a significant challenge for data processing. In recent years, quantum machine learning has emerged as a promising approach for processing large amounts of complex data on a quantum computer. In this study, we propose a variational quantum searching neighbor~(VQSN) algorithm to search for NP. As an example, we apply the VQSN in the phenomenological study of the gluon quartic gauge couplings~(gQGCs) at the Large Hadron Collider. The results suggest that VQSN demonstrates superior efficiency to a classical counterpart k-nearest neighbor algorithm, even when dealing with classical data.
• Abstract（参考訳）: 標準モデル~(SM)の成功により、SMを超える新しい物理学~(NP)の信号は小さく、将来のNP探索とSMの精度試験は高輝度コライダー実験を必要とすると予測することは妥当である。 さらに、SMの精度試験が進むにつれて、より多くの最終状態粒子を持つ希少なプロセスが考慮され、結果として観測可能な物質を多量に分析する必要がある。 高輝度の結果として、大きな特徴空間における大量の実験データの生成は、データ処理において重要な課題となる。 近年、量子コンピュータ上で大量の複雑なデータを処理するための有望なアプローチとして量子機械学習が登場している。 本研究では,NP探索のための変分量子探索近傍〜(VQSN)アルゴリズムを提案する。 例えば、大型ハドロン衝突型加速器におけるグルーオン四面体ゲージカップリング~(gQGCs)の現象論的研究にVQSNを適用した。 その結果,古典的データを扱う場合であっても,VQSN は古典的な k-ネアレスト近傍アルゴリズムよりも優れた効率性を示すことが示唆された。

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