論文の概要: Qiskit Variational Quantum Classifier on the Pulsar Classification Problem
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.15600v1
- Date: Wed, 21 May 2025 14:53:29 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-22 15:42:59.712416
- Title: Qiskit Variational Quantum Classifier on the Pulsar Classification Problem
- Title（参考訳）: パルサー分類問題におけるQiskit変分量子分類器
- Authors: Anna B. M. Souza, Clebson Cruz, Marcelo A. Moret,
- Abstract要約: 本研究では,高時間ユニバース2データセットのパルサー分類候補問題に対して,変分量子計算アルゴリズムを適用した。
我々は、Qiskit Machine Learningを用いて、異なる特徴選択法を用いてモデルの性能回路を比較する。
- 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: Quantum Machine Learning is a new computational tool that combines the quantum properties from quantum computing with the pattern recognition from machine learning. In this paper, we apply the Variational Quantum Classifier algorithm to the problem of pulsar classification of candidates from the High Time Resolution Universe 2 dataset. We use Qiskit Machine Learning circuits to compare the performance of the model using different feature selection methods, various number of features and training data size. Comparisons on the model from changing the data encoding and ansatz options are also reported. Keywords: Quantum Computing, Quantum Machine Learning, Astrophysics, Pulsars
- Abstract（参考訳）: Quantum Machine Learningは、量子コンピューティングの量子特性と機械学習のパターン認識を組み合わせた、新しい計算ツールである。
本稿では,高分解能ユニバース2データセットからの候補のパルサー分類問題に対して,変分量子分類アルゴリズムを適用した。
我々は、Qiskit Machine Learning 回路を用いて、異なる特徴選択方法、様々な特徴量、トレーニングデータサイズを用いてモデルの性能を比較する。
また、データエンコーディングとアンサッツオプションの変更によるモデルの比較も報告する。
キーワード:量子コンピューティング、量子機械学習、天体物理学、パルサー
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