論文の概要: Qubit-Based Framework for Quantum Machine Learning: Bridging Classical Data and Quantum Algorithms
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.11951v1
- Date: Mon, 17 Feb 2025 16:04:04 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-18 14:13:35.501149
- Title: Qubit-Based Framework for Quantum Machine Learning: Bridging Classical Data and Quantum Algorithms
- Title（参考訳）: Qubit-based Framework for Quantum Machine Learning: Bridging Classical Data and Quantum Algorithms
- Authors: Bhavna Bose, Saurav Verma,
- Abstract要約: 本稿では、量子コンピューティングのエキサイティングで急速に成長する分野について述べる。
それは、その中核となるアイデア、現在の進歩、そして、複雑な問題を解決する方法にどのように革命をもたらすかを説明します。
この記事では、量子コンピューティングの強みが人工知能の世界と合致する量子機械学習(QML)に焦点を当てる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License:
- Abstract: This paper dives into the exciting and rapidly growing field of quantum computing, explaining its core ideas, current progress, and how it could revolutionize the way we solve complex problems. It starts by breaking down the basics, like qubits, quantum circuits, and how principles like superposition and entanglement make quantum computers fundamentally different-and far more powerful for certain tasks-than the classical computers we use today. We also explore how quantum computing deals with complex problems and why it is uniquely suited for challenges classical systems struggle to handle. A big part of this paper focuses on Quantum Machine Learning (QML), where the strengths of quantum computing meet the world of artificial intelligence. By processing massive datasets and optimizing intricate algorithms, quantum systems offer new possibilities for machine learning. We highlight different approaches to combining quantum and classical computing, showing how they can work together to produce faster and more accurate results. Additionally, we explore the tools and platforms available-like TensorFlow Quantum, Qiskit and PennyLane-that are helping researchers and developers bring these theories to life. Of course, quantum computing has its hurdles. Challenges like scaling up hardware, correcting errors, and keeping qubits stable are significant roadblocks. Yet, with rapid advancements in cloud-based platforms and innovative technologies, the potential of quantum computing feels closer than ever. This paper aims to offer readers a clear and comprehensive introduction to quantum computing, its role in machine learning, and the immense possibilities it holds for the future of technology.
- Abstract（参考訳）: 本稿では、量子コンピューティングのエキサイティングで急速に成長している分野について、その中核となるアイデア、現在の進歩、そしてそれが複雑な問題を解決する方法にどのように革命をもたらすかを説明する。
量子ビットや量子回路といった基本要素を分解し、重ね合わせや絡み合いといった原理が量子コンピュータを、我々が現在使っている古典的なコンピュータと根本的に異なる、そしてはるかに強力なものにする方法から始まります。
また、量子コンピューティングが複雑な問題にどう対処するか、なぜ古典的なシステムが対処に苦しむ課題に特に適しているのかについても検討する。
この記事では、量子コンピューティングの強みが人工知能の世界と合致する量子機械学習(QML)に焦点を当てる。
大量のデータセットを処理し、複雑なアルゴリズムを最適化することにより、量子システムは機械学習に新たな可能性を提供する。
量子コンピューティングと古典コンピューティングを組み合わせるためのさまざまなアプローチを強調し、それらがより高速で正確な結果を得るためにどのように連携できるかを示す。
さらに、TensorFlow QuantumやQiskit、PennyLaneなど、利用可能なツールやプラットフォームについても検討しています。
もちろん、量子コンピューティングにはハードルがある。
ハードウェアのスケールアップ、エラーの修正、キュービットの安定維持といった課題は、大きな障害になります。
しかし、クラウドベースのプラットフォームと革新的な技術が急速に進歩し、量子コンピューティングのポテンシャルはかつてないほど近づきつつある。
本稿では、量子コンピューティングの明確かつ包括的な紹介、機械学習におけるその役割、そしてそれが未来のテクノロジーに持つ大きな可能性について、読者に提供することを目的とする。
関連論文リスト
- Quantum Machine Learning: An Interplay Between Quantum Computing and Machine Learning [54.80832749095356]
量子機械学習(QML)は、量子コンピューティングの原理と従来の機械学習を組み合わせた急速に成長する分野である。
本稿では,変分量子回路を用いてQMLアーキテクチャを開発する機械学習パラダイムの量子コンピューティングについて述べる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-14T12:27:50Z) - A Review of Quantum Scientific Computing Algorithms for Engineering Problems [0.0]
スーパーポジションや絡み合いのような量子現象を活用する量子コンピューティングは、コンピューティング技術における変革的な力として現れつつある。
本稿では,量子力学の基礎概念と,その計算発展への意義を体系的に検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-25T21:40:22Z) - Quantum computing through the lens of control: A tutorial introduction [0.6077284832583713]
本稿では制御理論の観点から量子コンピューティングのチュートリアルを紹介する。
このチュートリアルは線型代数の基本的な知識を必要とするだけであり、特に量子物理学への事前の露出は不要である。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-19T08:25:50Z) - The QUATRO Application Suite: Quantum Computing for Models of Human
Cognition [49.038807589598285]
量子コンピューティング研究のための新しい種類のアプリケーション -- 計算認知モデリング -- をアンロックします。
我々は、認知モデルから量子コンピューティングアプリケーションのコレクションであるQUATROをリリースする。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-01T17:34:53Z) - Reliable AI: Does the Next Generation Require Quantum Computing? [71.84486326350338]
デジタルハードウェアは、最適化、ディープラーニング、微分方程式に関する問題の解決に本質的に制約されていることを示す。
対照的に、Blum-Shub-Smale マシンのようなアナログコンピューティングモデルは、これらの制限を克服する可能性を示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-03T19:10:45Z) - Quantum Machine Learning: from physics to software engineering [58.720142291102135]
古典的な機械学習アプローチが量子コンピュータの設備改善にどのように役立つかを示す。
量子アルゴリズムと量子コンピュータは、古典的な機械学習タスクを解くのにどのように役立つかについて議論する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-04T23:37:45Z) - Architectures for Quantum Information Processing [5.190207094732672]
量子コンピューティングは、コンピューティングに対する私たちの考え方を変えつつある。
重ね合わせ、絡み合い、干渉といった量子現象を利用して、従来のコンピュータでは難しい問題を解決することができる。
IBMは、クラウドを通じて真の量子コンピュータに初めてパブリックアクセスし、Googleが量子超越性を実証した。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-11T19:18:44Z) - Recent Advances for Quantum Neural Networks in Generative Learning [98.88205308106778]
量子生成学習モデル(QGLM)は、古典的な学習モデルを上回る可能性がある。
機械学習の観点からQGLMの現状を概観する。
従来の機械学習タスクと量子物理学の両方におけるQGLMの潜在的な応用について論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-07T07:32:57Z) - From Quantum Graph Computing to Quantum Graph Learning: A Survey [86.8206129053725]
まず、量子力学とグラフ理論の相関関係について、量子コンピュータが有用な解を生成できることを示す。
本稿では,その実践性と適用性について,一般的なグラフ学習手法について概説する。
今後の研究の触媒として期待される量子グラフ学習のスナップショットを提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-02-19T02:56:47Z) - Quantum Computation [0.0]
量子計算の中核となる原理と応用分野について論じ,要約する。
物理系の挙動に対する計算のマッピングは歴史的課題である。
量子コンピュータが正しく機能するために必要な技術を評価する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-04T11:57:18Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。