論文の概要: Quantum-enhanced causal discovery for a small number of samples

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.05007v1
• Date: Thu, 09 Jan 2025 07:05:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-10 14:00:50.116364
• Title: Quantum-enhanced causal discovery for a small number of samples
• Title（参考訳）: 少数の試料の量子エンハンスな因果発見
• Authors: Yota Maeda, Ken Arai, Yu Tanaka, Yu Terada, Hiroshi Ueno, Hiroyuki Tezuka,
• Abstract要約: 本研究は,基礎となるモデル構造を仮定しない因果発見のための新しい量子ピーター・クラーク(qPC)アルゴリズムを提案する。 我々は因果構造の基本グラフ部分に関する系統的な実験を行い、qPCアルゴリズムが著しく優れた性能を示すことを示した。 我々の理論的および実験的結果は、提案した量子アルゴリズムが古典的アルゴリズムを堅牢で正確な推論に活用できることを証明している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6665442733069773
• License:
• Abstract: The discovery of causal relationships from observed data has attracted significant interest from disciplines such as economics, social sciences, epidemiology, and biology. In practical applications, considerable knowledge of the underlying systems is often unavailable, and real data are often associated with nonlinear causal structures, which make the direct use of most conventional causality analysis methods difficult. This study proposes a novel quantum Peter-Clark (qPC) algorithm for causal discovery that does not assume any underlying model structures. Based on the independence conditional tests in a class of reproducing kernel Hilbert spaces characterized by quantum circuits, the proposed qPC algorithm can explore causal relationships from the observed data drawn from arbitrary distributions. We conducted systematic experiments on fundamental graph parts of causal structures, demonstrating that the qPC algorithm exhibits a significantly better performance, particularly with smaller sample sizes compared to its classical counterpart. Furthermore, we proposed a novel optimization approach based on Kernel Target Alignment (KTA) for determining hyperparameters of quantum kernels. This method effectively reduced the risk of false positives in causal discovery, enabling more reliable inference. Our theoretical and experimental results demonstrate that the proposed quantum algorithm can empower classical algorithms for robust and accurate inference in causal discovery, supporting them in regimes where classical algorithms typically fail. Additionally, the effectiveness of this method was validated using the Boston Housing dataset as a real-world application. These findings demonstrate the new potential of quantum circuit-based causal discovery methods in addressing practical challenges, particularly in small-sample scenarios where traditional approaches have shown limitations.
• Abstract（参考訳）: 観測データから因果関係の発見は、経済学、社会科学、疫学、生物学などの分野から大きな関心を集めている。 実践的な応用では、基礎となるシステムに関するかなりの知識は利用できないことが多く、実際のデータはしばしば非線形因果構造と関連付けられ、従来の因果解析手法の直接的利用が困難になる。 本研究は,基礎となるモデル構造を仮定しない因果発見のための新しい量子ピーター・クラーク(qPC)アルゴリズムを提案する。 量子回路を特徴とする再生カーネルヒルベルト空間の独立条件テストに基づいて、提案したqPCアルゴリズムは、任意の分布から引き出された観測データから因果関係を探索することができる。 我々は因果構造の基本グラフ部分に関する系統的な実験を行い、qPCアルゴリズムは古典的手法と比較して、特にサンプルサイズが小さく、非常に優れた性能を示すことを示した。 さらに、量子カーネルのハイパーパラメータを決定するために、カーネルターゲットアライメント(KTA)に基づく新しい最適化手法を提案する。 この方法は因果発見における偽陽性のリスクを効果的に低減し、より信頼性の高い推論を可能にした。 我々の理論的および実験的結果は、提案された量子アルゴリズムが、因果探索において堅牢で正確な推論のために古典的アルゴリズムを活用できることを示し、古典的アルゴリズムが通常失敗する状況下でそれらをサポートする。 さらに,ボストン・ハウジング・データセットを実世界の応用として,本手法の有効性を検証した。 これらの結果は、量子回路に基づく因果探索法が、特に従来のアプローチが限界を示した小さなサンプルシナリオにおいて、現実的な課題に対処する新たな可能性を示している。

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