論文の概要: Adaptive Variational Quantum Kolmogorov-Arnold Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.21336v1
• Date: Thu, 27 Mar 2025 10:13:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-28 12:52:03.329205
• Title: Adaptive Variational Quantum Kolmogorov-Arnold Network
• Title（参考訳）: 適応型変分量子Kolmogorov-Arnoldネットワーク
• Authors: Hikaru Wakaura, Rahmat Mulyawan, Andriyan B. Suksmono,
• Abstract要約: Kolmogorov-Arnold Network (KAN)は、新しい多層ニューロモルフィックネットワークである。 本稿では,変分量子アルゴリズムのKANを利用した適応型変分量子Kolmogorov-Arnold Network(VQKAN)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Kolmogorov-Arnold Network (KAN) is a novel multi-layer neuromorphic network. Many groups worldwide have studied this network, including image processing, time series analysis, solving physical problems, and practical applications such as medical use. Therefore, we propose an Adaptive Variational Quantum Kolmogorov-Arnold Network (VQKAN) that takes advantage of KAN for Variational Quantum Algorithms in an adaptive manner. The Adaptive VQKAN is VQKAN that uses adaptive ansatz as the ansatz and repeat VQKAN growing the ansatz just like Adaptive Variational Quantum Eigensolver (VQE). The scheme inspired by Adaptive VQE is promised to ascend the accuracy of VQKAN to practical value. As a result, Adaptive VQKAN has been revealed to calculate the fitting problem more accurately and faster than Quantum Neural Networks by far less number of parametric gates.
• Abstract（参考訳）: Kolmogorov-Arnold Network (KAN)は、新しい多層ニューロモルフィックネットワークである。 世界中の多くのグループがこのネットワークを研究しており、画像処理、時系列分析、物理問題の解決、医療利用などの実践的応用が研究されている。 そこで我々は,変分量子アルゴリズムのKANを利用した適応型変分量子Kolmogorov-Arnold Network (VQKAN)を提案する。 アダプティブVQKAN(Adaptive VQKAN)は、アダプティブアンサッツをアンザッツとして使用するVQKANであり、アダプティブ変量量子固有解器(Adaptive Variational Quantum Eigensolver, VQE)と同様にアンザッツを成長させる。 Adaptive VQEにインスパイアされたこのスキームは、VQKANの精度を実用的な値に上げることを約束している。 その結果、アダプティブVQKANは、パラメトリックゲートの数をはるかに少なくすることで、量子ニューラルネットワークよりも正確で高速なフィッティング問題を計算できることが判明した。

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