論文の概要: Quantum-Enhanced Conformal Methods for Multi-Output Uncertainty: A Holistic Exploration and Experimental Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.10414v1
• Date: Tue, 07 Jan 2025 23:00:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-26 03:08:32.644963
• Title: Quantum-Enhanced Conformal Methods for Multi-Output Uncertainty: A Holistic Exploration and Experimental Analysis
• Title（参考訳）: マルチ出力不確かさに対する量子拡張型等角法:全体探索と実験的解析
• Authors: Emre Tasar,
• Abstract要約: 本稿では,多出力分布に対する量子共形法を統一的に活用する手法を提案する。 多出力回帰モデルと共形予測を組み合わせることで、シミュレーションされた量子データと測定データの両方において、カバレッジと間隔セットのサイズを検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: In this paper, we propose a unified approach to harness quantum conformal methods for multi-output distributions, with a particular emphasis on two experimental paradigms: (i) a standard 2-qubit circuit scenario producing a four-dimensional outcome distribution, and (ii) a multi-basis measurement setting that concatenates measurement probabilities in different bases (Z, X, Y) into a twelve-dimensional output space. By combining a multioutput regression model (e.g., random forests) with distributional conformal prediction, we validate coverage and interval-set sizes on both simulated quantum data and multi-basis measurement data. Our results confirm that classical conformal prediction can effectively provide coverage guarantees even when the target probabilities derive from inherently quantum processes. Such synergy opens the door to next-generation quantum-classical hybrid frameworks, providing both improved interpretability and rigorous coverage for quantum machine learning tasks. All codes and full reproducible Colab notebooks are made available at https://github.com/detasar/QECMMOU.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,多出力分布に対する量子コンホメーション法を統一的に活用する手法を提案し,特に2つの実験パラダイムに着目した。 i) 4次元結果分布を生成する標準2量子回路シナリオ及び (II)異なる基底(Z,X,Y)における測定確率を12次元出力空間に連結する多相測定設定。 マルチアウトプット回帰モデル(例:ランダムフォレスト)と分布整合予測を組み合わせることで、シミュレーションされた量子データとマルチバス計測データの両方において、カバレッジと間隔セットのサイズを検証する。 本結果から,古典的共形予測は,対象確率が本質的に量子過程から導出される場合であっても,効果的にカバレッジ保証を提供できることを確認した。 このようなシナジーは、次世代の量子古典ハイブリッドフレームワークへの扉を開き、量子機械学習タスクの解釈可能性と厳格なカバレッジの両方を提供する。 すべてのコードと完全な再現可能なColabノートブックはhttps://github.com/detasar/QECMMOU.comで入手できる。

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