論文の概要: Quantitative Evaluation of Quantum/Classical Neural Network Using a Game Solver Metric

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.21514v1
• Date: Thu, 27 Mar 2025 14:05:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-28 12:54:52.495100
• Title: Quantitative Evaluation of Quantum/Classical Neural Network Using a Game Solver Metric
• Title（参考訳）: ゲームソルバーメトリックを用いた量子/古典的ニューラルネットワークの定量的評価
• Authors: Suzukaze Kamei, Hideaki Kawaguchi, Shin Nishio, Tatakahiko Satoh,
• Abstract要約: tac-toe のゲームにおける Elo 評価に基づくゲーム解決ベンチマークを提案する。 古典畳み込みニューラルネットワーク(CNN)、量子畳み込みニューラルネットワーク(QCNN)、ハイブリッド古典量子モデルを比較した。 以上の結果から,従来のCNNに匹敵するElo評価を実現する一方,スタンドアロンのQCNNは現在のハードウェア制約下では性能が劣ることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: To evaluate the performance of quantum computing systems relative to classical counterparts and explore the potential for quantum advantage, we propose a game-solving benchmark based on Elo ratings in the game of tic-tac-toe. We compare classical convolutional neural networks (CNNs), quantum convolutional neural networks (QCNNs), and hybrid classical-quantum models by assessing their performance against a random-move agent in automated matches. Additionally, we implement a QCNN integrated with quantum communication and evaluate its performance to quantify the overhead introduced by noisy quantum channels. Our results show that the classical-quantum hybrid model achieves Elo ratings comparable to those of classical CNNs, while the standalone QCNN underperforms under current hardware constraints. The communication overhead was found to be modest. These findings demonstrate the viability of using game-based benchmarks for evaluating quantum computing systems and suggest that quantum communication can be incorporated with limited impact on performance, providing a foundation for future hybrid quantum applications.
• Abstract（参考訳）: 従来の量子コンピューティングシステムと比較しての性能を評価し,量子優位性の可能性を探るため,tic-tac-toeゲームにおけるElo評価に基づくゲーム解決ベンチマークを提案する。 我々は,従来の畳み込みニューラルネットワーク(CNN),量子畳み込みニューラルネットワーク(QCNN),およびハイブリッド古典量子モデルを,ランダムな移動エージェントに対して自動一致で性能を評価することによって比較した。 さらに、量子通信と統合されたQCNNを実装し、その性能を評価し、ノイズの多い量子チャネルによってもたらされるオーバーヘッドを定量化する。 以上の結果から,従来のCNNに匹敵するElo評価を実現する一方,スタンドアロンのQCNNは現在のハードウェア制約下では性能が劣ることがわかった。 通信オーバーヘッドは軽度であることが判明した。 これらの結果は、量子コンピューティングシステムの評価にゲームベースのベンチマークを使うことの可能性を実証し、量子通信が性能に限られた影響を与えることを示唆し、将来のハイブリッド量子アプリケーションの基礎となることを示唆している。

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