論文の概要: Comparative Analysis of Black Hole Mass Estimation in Type-2 AGNs: Classical vs. Quantum Machine Learning and Deep Learning Approaches
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.15297v1
- Date: Fri, 21 Feb 2025 08:43:50 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-24 16:10:05.390604
- Title: Comparative Analysis of Black Hole Mass Estimation in Type-2 AGNs: Classical vs. Quantum Machine Learning and Deep Learning Approaches
- Title（参考訳）: 2型AGNにおけるブラックホール質量推定の比較分析:古典的対量子機械学習と深層学習アプローチ
- Authors: Sathwik Narkedimilli, Venkata Sriram Amballa, N V Saran Kumar, R Arun Kumar, R Praneeth Reddy, Satvik Raghav, Manish M, Aswath Babu H,
- Abstract要約: この研究は、ブラックホール質量推定のための古典的および量子機械学習(QML)のアルゴリズムを比較した。
その結果、古典的アルゴリズムは量子モデルよりもR2, MAE, MSE, RMSEの結果が優れていることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1242503819703258
- License:
- Abstract: In the case of Type-2 AGNs, estimating the mass of the black hole is challenging. Understanding how galaxies form and evolve requires considerable insight into the mass of black holes. This work compared different classical and quantum machine learning (QML) algorithms for black hole mass estimation, wherein the classical algorithms are Linear Regression, XGBoost Regression, Random Forest Regressor, Support Vector Regressor (SVR), Lasso Regression, Ridge Regression, Elastic Net Regression, Bayesian Regression, Decision Tree Regressor, Gradient Booster Regressor, Classical Neural Networks, Gated Recurrent Unit (GRU), LSTM, Deep Residual Networks (ResNets) and Transformer-Based Regression. On the other hand, quantum algorithms including Hybrid Quantum Neural Networks (QNN), Quantum Long Short-Term Memory (Q-LSTM), Sampler-QNN, Estimator-QNN, Variational Quantum Regressor (VQR), Quantum Linear Regression(Q-LR), QML with JAX optimization were also tested. The results revealed that classical algorithms gave better R^2, MAE, MSE, and RMSE results than the quantum models. Among the classical models, LSTM has the best result with an accuracy of 99.77%. Estimator-QNN has the highest accuracy for quantum algorithms with an MSE of 0.0124 and an accuracy of 99.75%. This study ascertains both the strengths and weaknesses of the classical and the quantum approaches. As far as our knowledge goes, this work could pave the way for the future application of quantum algorithms in astrophysical data analysis.
- Abstract（参考訳）: タイプ2 AGNの場合、ブラックホールの質量を推定することは困難である。
銀河がどのように形成し進化するかを理解するには、ブラックホールの質量に関するかなりの洞察が必要である。
古典的アルゴリズムとしては、線形回帰、XGBoost回帰、ランダムフォレスト回帰、サポートベクター回帰(SVR)、ラッソ回帰、リッジ回帰、弾性ネット回帰、ベイズ回帰、決定木回帰、グラディエントブースター回帰、古典ニューラルネットワーク、Gated Recurrent Unit(GRU)、LSTM、Deep Residual Networks(ResNets)、Transformer-Based Regressionがある。
一方、ハイブリッド量子ニューラルネットワーク(QNN)、量子長短期記憶(Q-LSTM)、サンプラーQNN、推定器QNN、変分量子回帰器(VQR)、量子線形回帰(Q-LR)、JAX最適化付きQMLなどの量子アルゴリズムも試験された。
その結果,古典的アルゴリズムは量子モデルよりもR^2, MAE, MSE, RMSEの結果が優れていることがわかった。
古典的なモデルの中で、LSTMは99.77%の精度で最高の結果を得た。
Estimator-QNNは、MSEが0.0124、精度が99.75%の量子アルゴリズムで最も正確である。
この研究は古典的アプローチと量子的アプローチの長所と短所の両方を確かめる。
私たちの知る限り、この研究は天体物理学のデータ分析における量子アルゴリズムの将来的な応用の道を開くかもしれない。
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