論文の概要: A short review on qudit quantum machine learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.05158v1
• Date: Thu, 08 May 2025 11:54:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-09 21:43:49.865158
• Title: A short review on qudit quantum machine learning
• Title（参考訳）: qudit量子機械学習に関する短いレビュー
• Authors: Tiago de Souza Farias, Lucas Friedrich, Jonas Maziero,
• Abstract要約: マルチレベル量子システム(qudits)は、バイナリ量子ビットパラダイムに代わる有望な代替手段を提供する。 本稿では,主に変分量子アルゴリズムや量子ニューラルネットワークなど,量子機械学習技術における量子ビットの役割について概説する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As quantum devices scale toward practical machine learning applications, the binary qubit paradigm faces expressivity and resource efficiency limitations. Multi-level quantum systems, or qudits, offer a promising alternative by harnessing a larger Hilbert space, enabling richer data embeddings, more compact variational circuits, and support for multi-valued problem structures. In this work, we review the role of qudits in quantum machine learning techniques, mainly variational quantum algorithms and quantum neural networks. Drawing on recent experimental demonstrations, including high-level superconducting transmons, qutrit-based combinatorial optimization, and single-qudit classifiers, we highlight how qudit architectures can reduce circuit depth and parameter counts while maintaining competitive fidelity. We further assess the evolving software ecosystem, from specialized simulators and differentiable-programming libraries to extensions of mainstream frameworks. We also identify key challenges in control complexity, noise management, and tooling maturity.
• Abstract（参考訳）: 量子デバイスが実用的な機械学習アプリケーションに向けてスケールするにつれて、バイナリ量子ビットパラダイムは表現性とリソース効率の制限に直面している。 マルチレベル量子システム(qudits)は、より大きなヒルベルト空間を利用することで、よりリッチなデータ埋め込み、よりコンパクトな変動回路、多値問題構造のサポートを可能にする、有望な代替手段を提供する。 本稿では,主に変分量子アルゴリズムや量子ニューラルネットワークなど,量子機械学習技術における量子ビットの役割について概説する。 近年, 高温超伝導トランスモン, クォートベース組合せ最適化, 単一量子分類器などの実験実験により, コントラストフィディティを維持しつつ, 回路深さとパラメータ数を減少させる方法を強調した。 さらに、特殊なシミュレーターや差別化可能なプログラミングライブラリから、主流フレームワークの拡張まで、進化するソフトウェアエコシステムを評価します。 また、コントロールの複雑さ、ノイズ管理、ツーリングの成熟度といった重要な課題も特定しています。

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