論文の概要: Empirical Quantum Advantage Analysis of Quantum Kernel in Gene Expression Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.07276v1
• Date: Mon, 11 Nov 2024 15:34:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-13 13:17:41.103763
• Title: Empirical Quantum Advantage Analysis of Quantum Kernel in Gene Expression Data
• Title（参考訳）: 遺伝子発現データにおける量子カーネルの量子アドバンテージ解析
• Authors: Arpita Ghosh, MD Muhtasim Fuad, Seemanta Bhattacharjee,
• Abstract要約: 量子優位性が達成可能な適切なデータセットを見つけることや、古典的および量子的手法によって選択された特徴の関連性を評価することなど、制約に重点を置いている。 生理的行動と疾患の感受性の制御において遺伝的変異が重要な役割を担った遺伝子発現データセットを実験的に選択した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: The incorporation of quantum ansatz with machine learning classification models demonstrates the ability to extract patterns from data for classification tasks. However, taking advantage of the enhanced computational power of quantum machine learning necessitates dealing with various constraints. In this paper, we focus on constraints like finding suitable datasets where quantum advantage is achievable and evaluating the relevance of features chosen by classical and quantum methods. Additionally, we compare quantum and classical approaches using benchmarks and estimate the computational complexity of quantum circuits to assess real-world usability. For our experimental validation, we selected the gene expression dataset, given the critical role of genetic variations in regulating physiological behavior and disease susceptibility. Through this study, we aim to contribute to the advancement of quantum machine learning methodologies, offering valuable insights into their potential for addressing complex classification challenges in various domains.
• Abstract（参考訳）: 機械学習分類モデルによる量子アンサッツの組み込みは、分類タスクのためのデータからパターンを抽出する能力を示している。 しかし、量子機械学習の計算能力の強化を生かして、様々な制約に対処する必要がある。 本稿では、量子優位性が達成可能な適切なデータセットの探索や、古典的および量子的手法によって選択された特徴の関連性評価などの制約に焦点をあてる。 さらに、ベンチマークを用いて量子および古典的なアプローチを比較し、実世界のユーザビリティを評価するために量子回路の計算複雑性を推定する。 生理的行動と疾患の感受性の制御において遺伝的変異が重要な役割を担った遺伝子発現データセットを実験的に選択した。 本研究は、量子機械学習手法の発展に寄与し、様々な領域における複雑な分類問題に対処する上で、その可能性についての貴重な洞察を提供することを目的としている。

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