論文の概要: Comprehensive Survey of QML: From Data Analysis to Algorithmic Advancements
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.09528v1
- Date: Thu, 16 Jan 2025 13:25:49 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-17 15:08:58.148871
- Title: Comprehensive Survey of QML: From Data Analysis to Algorithmic Advancements
- Title（参考訳）: QMLに関する総合調査:データ分析からアルゴリズムの進歩へ
- Authors: Sahil Tomar, Rajeshwar Tripathi, Sandeep Kumar,
- Abstract要約: 量子機械学習(Quantum Machine Learning)は、量子コンピューティングと機械学習の交差点におけるパラダイムシフトである。
この分野は、ハードウェアの制約、ノイズ、量子ビットコヒーレンス(英語版)の制限など、重大な課題に直面している。
この調査は、実用的な実世界のアプリケーションに向けて量子機械学習を進めるための基盤となるリソースを提供することを目的としている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5686697584463025
- License:
- Abstract: Quantum Machine Learning represents a paradigm shift at the intersection of Quantum Computing and Machine Learning, leveraging quantum phenomena such as superposition, entanglement, and quantum parallelism to address the limitations of classical approaches in processing high-dimensional and large-scale datasets. This survey provides a comprehensive analysis of Quantum Machine Learning, detailing foundational concepts, algorithmic advancements, and their applications across domains such as healthcare, finance, and quantum chemistry. Key techniques, including Quantum Support Vector Machine, Quantum Neural Network, Quantum Decision Trees, and hybrid quantum-classical models, are explored with a focus on their theoretical foundations, computational benefits, and comparative performance against classical counterparts. While the potential for exponential speedups and enhanced efficiency is evident, the field faces significant challenges, including hardware constraints, noise, and limited qubit coherence in the current era of Noisy Intermediate-Scale Quantum devices. Emerging solutions, such as error mitigation techniques, hybrid frameworks, and advancements in quantum hardware, are discussed as critical enablers for scalable and fault-tolerant Quantum Machine Learning systems. By synthesizing state-of-the-art developments and identifying research gaps, this survey aims to provide a foundational resource for advancing Quantum Machine Learning toward practical, real-world applications in tackling computationally intensive problems.
- Abstract（参考訳）: 量子機械学習は、量子コンピューティングと機械学習の交差点におけるパラダイムシフトであり、重ね合わせ、絡み合い、量子並列化といった量子現象を活用して、高次元および大規模データセットの処理における古典的なアプローチの限界に対処する。
このサーベイは、基礎概念、アルゴリズムの進歩、および医療、金融、量子化学といった分野にまたがる応用について詳述した、量子機械学習の包括的な分析を提供する。
量子サポートベクトルマシン、量子ニューラルネットワーク、量子決定木、ハイブリッド量子古典モデルなどの主要な技術は、理論的基礎、計算上の利点、古典的モデルとの比較パフォーマンスに焦点をあてて検討されている。
指数的スピードアップと高効率化の可能性は明らかであるが、現在のノイズ中間スケール量子デバイスでは、ハードウェアの制約、ノイズ、量子ビットコヒーレンスといった大きな課題に直面している。
エラー軽減技術、ハイブリッドフレームワーク、量子ハードウェアの進歩といった新興ソリューションは、スケーラブルでフォールトトレラントな量子機械学習システムの重要な実現手段として議論されている。
本研究は,最先端の展開を合成し,研究ギャップを同定することにより,計算集約的な問題に取り組むための現実的な応用に向けて,量子機械学習を進化させる基盤となる資源を提供することを目的とする。
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