論文の概要: Performance Analysis and Noise Impact of a Novel Quantum KNN Algorithm for Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.06441v1
• Date: Fri, 09 May 2025 21:17:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-13 20:21:48.843969
• Title: Performance Analysis and Noise Impact of a Novel Quantum KNN Algorithm for Machine Learning
• Title（参考訳）: 機械学習のための新しい量子KNNアルゴリズムの性能解析とノイズの影響
• Authors: Asif Akhtab Ronggon, Md. Saifur Rahman,
• Abstract要約: そこで本研究では,従来のk-NN技術よりも性能が向上した量子K-nearest neighbors(QKNN)アルゴリズムを提案する。 提案された修正は、アダマールと回転ゲートを用いた量子データの符号化を最適化することに集中し、量子状態における古典データのより効率的なレンダリングを保証する。 スワップテストに基づく新しい量子距離計量を導入し、様々な量子状態間の類似度を測定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper presents a novel quantum K-nearest neighbors (QKNN) algorithm, which offers improved performance over the classical k-NN technique by incorporating quantum computing (QC) techniques to enhance classification accuracy, scalability, and robustness. The proposed modifications focus on optimizing quantum data encoding using Hadamard and rotation gates, ensuring more effective rendering of classical data in quantum states. In addition, the quantum feature extraction process is significantly enhanced by the use of entangled gates such as IsingXY and CNOT, which enables better feature interactions and class separability. A novel quantum distance metric, based on the swap test, is introduced to calculate similarity measures between various quantum states, offering superior accuracy and computational efficiency compared to traditional Euclidean distance metrics. We assess the achievement of the proposed QKNN algorithm on three benchmark datasets: Wisconsin Breast Cancer, Iris, and Bank Note Authentication, and have noted its superior performance relative to both classical k-NN (CKNN) and Quantum Neural Network (QNN). The proposed QKNN algorithm is found to achieve prediction accuracies of 98.25%, 100%, and 99.27% ,respectively, for the three datasets, while the customized QNN shows prediction accuracies of only 97.17%, 83.33%, and 86.18%, respectively. Furthermore, we address the challenges of quantum noise by incorporating a repetition encoding-based error mitigation strategy, which ensures the stability and resilience of the algorithm in noisy quantum environments. The results highlight the potential of the proposed QKNN as a scalable, efficient and robust quantum-enhanced machine learning algorithm, especially in high-dimensional and complex datasets, when traditional approaches frequently fail.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、量子コンピューティング(QC)技術を導入し、分類精度、スケーラビリティ、ロバスト性を向上し、従来のk-NN技術よりも優れた性能を提供する量子K-アネレスト隣人(QKNN)アルゴリズムを提案する。 提案された修正は、アダマールと回転ゲートを用いた量子データの符号化を最適化することに集中し、量子状態における古典データのより効率的なレンダリングを保証する。 さらに、IsingXYやCNOTのような絡み合ったゲートを用いることで、より優れた特徴相互作用とクラス分離性を実現することにより、量子特徴抽出プロセスが大幅に向上する。 スワップテストに基づく新しい量子距離メートル法を導入し、様々な量子状態間の類似度を計算し、従来のユークリッド距離メートル法よりも精度と計算効率が優れている。 提案したQKNNアルゴリズムは,ウィスコンシン乳癌,アイリス,バンクノート認証の3つのベンチマークデータセットを用いて評価し,従来のk-NN(CKNN)と量子ニューラルネットワーク(QNN)と比較して優れた性能を示した。 提案したQKNNアルゴリズムは3つのデータセットに対して98.25%、100%、99.27%の予測精度を達成し、カスタマイズされたQNNでは、それぞれ97.17%、83.33%、86.18%の予測精度を示した。 さらに、繰り返し符号化に基づく誤り軽減戦略を導入し、ノイズの多い量子環境におけるアルゴリズムの安定性とレジリエンスを確保することにより、量子ノイズの課題に対処する。 その結果、従来のアプローチが頻繁に失敗する場合、特に高次元および複雑なデータセットにおいて、スケーラブルで効率的で堅牢な量子強化機械学習アルゴリズムとして提案されているQKNNの可能性を強調した。

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