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 20:34:45.398136
• 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: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• 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。

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