論文の概要: Segmentation-Based Regression for Quantum Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.00065v1
• Date: Fri, 27 Jun 2025 20:11:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-03 14:22:58.234896
• Title: Segmentation-Based Regression for Quantum Neural Networks
• Title（参考訳）: 量子ニューラルネットワークのセグメンテーションに基づく回帰
• Authors: James C. Hateley,
• Abstract要約: 量子ハードウェアの最近の進歩は、量子サンプリングと古典的推論を統合するアルゴリズムフレームワークの開発を動機付けている。 本研究は,量子ニューラルネットワーク(QNN)に適したセグメンテーションに基づく回帰手法を提案する。 回帰タスクを構造化された桁格子上の制約付き問題としてキャストすることにより、連続的な推論を解釈可能かつトラクタブルな更新に置き換える。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advances in quantum hardware motivate the development of algorithmic frameworks that integrate quantum sampling with classical inference. This work introduces a segmentation-based regression method tailored to quantum neural networks (QNNs), where real-valued outputs are encoded as base-b digit sequences and inferred through greedy digitwise optimization. By casting the regression task as a constrained combinatorial problem over a structured digit lattice, the method replaces continuous inference with interpretable and tractable updates. A hybrid quantum-classical architecture is employed: quantum circuits generate candidate digits through projective measurement, while classical forward models evaluate these candidates based on task-specific error functionals. We formalize the algorithm from first principles, derive convergence and complexity bounds, and demonstrate its effectiveness on inverse problems involving PDE-constrained models. The resulting framework provides a robust, high-precision interface between quantum outputs and continuous scientific inference.
• Abstract（参考訳）: 量子ハードウェアの最近の進歩は、量子サンプリングと古典的推論を統合するアルゴリズムフレームワークの開発を動機付けている。 この研究は、量子ニューラルネットワーク(QNN)に適したセグメンテーションに基づく回帰法を導入し、実数値出力をベース-b桁のシーケンスとして符号化し、グレディ桁の最適化によって推定する。 回帰タスクを構造化された桁格子上の制約付き組合せ問題としてキャストすることにより、連続推論を解釈可能かつトラクタブルな更新に置き換える。 量子回路は射影測定により候補桁を生成するが、古典的なフォワードモデルはこれらの候補をタスク固有のエラー関数に基づいて評価する。 アルゴリズムを第一原理から定式化し、収束と複雑性境界を導出し、PDE制約モデルを含む逆問題に対するその効果を実証する。 結果として得られるフレームワークは、量子出力と連続的な科学的推論の間の堅牢で高精度なインターフェースを提供する。

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