論文の概要: Quantum-Classical Comparison of B-cell Epitope Prediction Using QSVM and VQC

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.10073v1
• Date: Mon, 14 Apr 2025 10:19:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-22 19:15:45.131679
• Title: Quantum-Classical Comparison of B-cell Epitope Prediction Using QSVM and VQC
• Title（参考訳）: QSVMとVQCを用いたB細胞エピトープ予測の古典的比較
• Authors: Chi-Chuan Hwang, Cheng-Fang Su, Yi-Ang Hong,
• Abstract要約: 我々は、古典的サポートベクトルマシン(SVM)とその量子対応である量子サポートベクトルマシン(QSVM)について検討する。 VQCはパラメータ化量子回路に基づく完全量子モデルである。 我々は,VQCが大規模で高次元のデータセットでよく動作するのに対して,QSVMは小型でノイズのないデータセットでより安定した精度を維持していることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Support Vector Machine (SVM) is a classical and widely applied supervised machine learning algorithm for binary classification. Utilizing the kernel trick enables embedding data into higher-dimensional feature spaces to address non-linear classification tasks effectively. This study investigates the classical SVM and its quantum counterpart, the Quantum Support Vector Machine (QSVM), which leverages quantum feature maps to embed data into high-dimensional Hilbert spaces. Additionally, we explore the Variational Quantum Classifier (VQC), a fully quantum model based on parameterized quantum circuits. We apply these quantum and classical models to the task of B-cell epitope prediction, a critical problem in immunoinformatics relevant to vaccine design. Using curated data from the Immune Epitope Database (IEDB), we examine classification performance under varying feature dimensionality and sample sizes. Dimensionality reduction is performed using Principal Component Analysis (PCA), and experiments include both QSVM and VQC under multiple training conditions. Our findings show that VQC generally performs better on larger, high-dimensional datasets, while QSVM maintains more stable accuracy on small, noise-free datasets. This study also highlights the resource trade-offs between the two models: QSVM demands extensive kernel evaluations, while VQC benefits from shallow circuits and sample-wise training, making it suitable for near-term quantum hardware. These results contribute to understanding how different quantum machine learning models perform under practical constraints in biomedical sequence classification.
• Abstract（参考訳）: Support Vector Machine (SVM) は、古典的で広く使われているバイナリ分類のための機械学習アルゴリズムである。 カーネルトリックを利用することで、高次元の特徴空間にデータを埋め込み、非線形分類タスクに効果的に対処することができる。 本研究では、量子特徴写像を利用して高次元ヒルベルト空間にデータを埋め込む量子支援ベクトルマシン(QSVM)について検討する。 さらに、パラメータ化量子回路に基づく完全量子モデルである変分量子分類器(VQC)について検討する。 我々はこれらの量子モデルと古典モデルをワクチン設計に関わる免疫情報学における重要な問題であるB細胞エピトープ予測のタスクに適用する。 免疫エピトープデータベース(IEDB)のキュレートデータを用いて,特徴次元とサンプルサイズの違いによる分類性能について検討した。 主成分分析 (PCA) を用いて次元化を行い, 複数トレーニング条件下でのQSVMとVQCの両方の実験を行った。 以上の結果から,VQCは大規模で高次元のデータセットでは高い性能を示し,QSVMは小型でノイズのないデータセットではより安定した精度を維持していることがわかった。 QSVMは広範なカーネル評価を必要とし、VQCは浅い回路とサンプルワイドトレーニングの恩恵を受け、短期的な量子ハードウェアに適している。 これらの結果は、異なる量子機械学習モデルが生物医学的シーケンス分類の実践的制約の下でどのように機能するかを理解するのに寄与する。

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