論文の概要: Quantum Data Encoding and Variational Algorithms: A Framework for Hybrid Quantum Classical Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.11951v2
• Date: Wed, 03 Sep 2025 13:41:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-04 19:31:56.265382
• Title: Quantum Data Encoding and Variational Algorithms: A Framework for Hybrid Quantum Classical Machine Learning
• Title（参考訳）: 量子データの符号化と変分アルゴリズム:ハイブリッド量子古典機械学習のためのフレームワーク
• Authors: Bhavna Bose, Saurav Verma,
• Abstract要約: 量子機械学習(QML)は、量子力学の計算フレームワークと古典的な機械学習の適応特性を統合する。 この記事では、古典的なデータパイプラインと量子アルゴリズムの接続を可能にする広範なアーキテクチャを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The development of quantum computers has been the stimulus that enables the realization of Quantum Machine Learning (QML), an area that integrates the calculational framework of quantum mechanics with the adaptive properties of classical machine learning. This article suggests a broad architecture that allows the connection between classical data pipelines and quantum algorithms, hybrid quantum-classical models emerge as a promising route to scalable and near-term quantum benefit. At the core of this paradigm lies the Classical-Quantum (CQ) paradigm, in which the qubit states of high-dimensional classical data are encoded using sophisticated classical encoding strategies which encode the data in terms of amplitude and angle of rotation, along with superposition mapping. These techniques allow compression of information exponentially into Hilbert space representations, which, together with reduced sample complexity, allows greater feature expressivity. We also examine variational quantum circuits, quantum gates expressed as trainable variables that run with classical optimizers to overcome decoherence, noise, and gate-depth constraints of the existing Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ) devices. Experimental comparisons with a Quantum Naive Bayes classifier prove that even small quantum circuits can approximate probabilistic inference with competitive accuracy compared to classical benchmarks, and have much better robustness to noisy data distributionsThis model does not only explain the algorithmic and architectural design of QML, it also offers a roadmap to the implementation of quantum kernels, variational algorithms, and hybrid feedback loops into practice, including optimization, computer vision, and medical diagnostics. The results support the idea that hybrid architectures with strong data encoding and adaptive error protection are key to moving QML out of theory to practice.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピュータの開発は、量子力学の計算フレームワークと古典的な機械学習の適応特性を統合する分野である量子機械学習(QML)の実現を可能にする刺激であった。 この記事では、古典的なデータパイプラインと量子アルゴリズムの接続を可能にする広範なアーキテクチャを提案する。 このパラダイムの中核は古典量子(CQ)パラダイムであり、高次元古典データの量子状態は、重畳写像とともに振幅と回転角でデータを符号化する洗練された古典符号化戦略を用いて符号化される。 これらの技術はヒルベルト空間表現に指数関数的に情報を圧縮することを可能にし、サンプルの複雑さを減らし、より高機能な表現を可能にする。 また、既存のノイズ中間量子(NISQ)デバイスのデコヒーレンス、ノイズ、ゲート深度制約を克服するため、古典的なオプティマイザと共に動作するトレーニング可能な変数として表現される量子回路、量子ゲートについても検討する。 このモデルはQMLのアルゴリズム設計とアーキテクチャ設計を説明するだけでなく、量子カーネル、変分アルゴリズム、ハイブリッドフィードバックループの実装のロードマップを提供する。 その結果、強力なデータエンコーディングと適応的エラープロテクションを備えたハイブリッドアーキテクチャが、QMLを理論から現実へと移動させる鍵である、という考え方が支持された。

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