論文の概要: Compton Form Factor Extraction using Quantum Deep Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.15458v1
• Date: Mon, 21 Apr 2025 21:56:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-01 01:19:04.555655
• Title: Compton Form Factor Extraction using Quantum Deep Neural Networks
• Title（参考訳）: 量子深部ニューラルネットワークを用いたコンプトン形状因子抽出
• Authors: Brandon Le, Dustin Keller,
• Abstract要約: 古典的ディープニューラルネットワーク(CDNN)と量子ディープニューラルネットワーク(QDNN)の両方を用いてコンプトンフォームファクターの抽出を行う。 比較研究により、QDNNはCDNNよりも優れており、モデル複雑度が制限された場合でも予測精度と精度が向上していることが明らかになった。
• 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: Extraction tests of Compton Form Factors are performed using pseudodata based on experimental data from Deeply Virtual Compton Scattering experiments conducted at Jefferson Lab. The standard Belitsky, Kirchner, and Muller formalism at twist-two is employed, along with a fitting procedure designed to reduce model dependency similar to traditional local fits. The extraction of the Compton Form Factors is performed using both Classical Deep Neural Networks (CDNNs) and Quantum Deep Neural Networks (QDNNs). Comparative studies reveal that QDNNs outperform CDNNs for this application, demonstrating improved predictive accuracy and precision even for limited model complexity. The results demonstrate the potential of QDNNs for future studies in which quantum algorithms can be fully optimized.
• Abstract（参考訳）: ジェファーソン研究所で行われたDeeply Virtual Compton Scattering実験から得られた実験データをもとに,擬似データを用いてコンプトン形状因子の抽出試験を行った。 ツイスト2での標準的なベリツキー、キルヒナー、ミュラーの形式主義が採用され、従来の局所的な適合と類似したモデルの依存性を減らすために設計された。 コンプトンフォームファクターの抽出は、古典的ディープニューラルネットワーク(CDNN)と量子ディープニューラルネットワーク(QDNN)の両方を用いて行われる。 比較研究により、QDNNはCDNNよりも優れており、モデル複雑度が制限された場合でも予測精度と精度が向上していることが明らかとなった。 その結果、量子アルゴリズムを完全に最適化できる将来の研究におけるQDNNの可能性が示された。

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