論文の概要: A Resource Efficient Quantum Kernel
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.03689v3
- Date: Mon, 22 Sep 2025 18:45:41 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-24 18:29:14.498189
- Title: A Resource Efficient Quantum Kernel
- Title（参考訳）: 資源効率の良い量子カーネル
- Authors: Utkarsh Singh, Jean-Frédéric Laprade, Aaron Z. Goldberg, Khabat Heshami,
- Abstract要約: 本研究では,高次元データを扱うために設計された量子特徴写像を導入し,量子ビット数とエンタングリング演算を著しく削減した。
本手法は計算効率を向上しながら重要なデータ特性を保っている。
我々の発見は、近い将来の量子コンピューティングプラットフォーム上で量子機械学習アルゴリズムを実践するための有望な道を開いた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6299766708197881
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Quantum processors may enhance machine learning by mapping high-dimensional data onto quantum systems for processing. Conventional feature maps, for encoding data onto a quantum circuit are currently impractical, as the number of entangling gates scales quadratically with the dimension of the dataset and the number of qubits. In this work, we introduce a quantum feature map designed to handle high-dimensional data with a significantly reduced number of qubits and entangling operations. Our approach preserves essential data characteristics while promoting computational efficiency, as evidenced by extensive experiments on benchmark datasets that demonstrate a marked improvement in both accuracy and resource utilization when using our feature map as a kernel for characterization, as compared to state-of-the-art quantum feature maps. Our noisy simulation results, combined with lower resource requirements, highlight our map's ability to function within the constraints of noisy intermediate-scale quantum devices. Through numerical simulations and small-scale implementation on a superconducting circuit quantum computing platform, we demonstrate that our scheme performs on par or better than a set of classical algorithms for classification. While quantum kernels are typically stymied by exponential concentration, our approach is affected with a slower rate with respect to both the number of qubits and features, which allows practical applications to remain within reach. Our findings herald a promising avenue for the practical implementation of quantum machine learning algorithms on near future quantum computing platforms.
- Abstract（参考訳）: 量子プロセッサは、高次元データを処理のために量子システムにマッピングすることで機械学習を強化することができる。
量子回路にデータをエンコードするための従来の特徴マップは、現在非現実的であり、エンタングルゲートの数はデータセットの次元とキュービットの数と2倍にスケールする。
本研究では,高次元データを扱うために設計された量子特徴写像を,量子ビット数とエンタングリング演算を著しく削減した形で導入する。
提案手法は,現状の量子特徴写像と比較して,特徴写像をカーネルとして用いる場合の精度と資源利用の両面での顕著な向上を示すベンチマークデータセットの広範な実験により実証されたように,計算効率を向上しながら本質的なデータ特性を保ちながら保存する。
我々のノイズシミュレーションの結果は、低いリソース要件と組み合わせて、ノイズの多い中間スケール量子デバイスの制約内で機能するマップの能力を強調します。
超伝導回路量子コンピューティングプラットフォーム上での数値シミュレーションと小規模実装により,本手法が古典的アルゴリズムの分類よりも同等以上の性能を発揮することを示す。
量子核は典型的には指数集中によって汚されるが、我々のアプローチは量子ビットの数と特徴の両方に関して遅い速度で影響を受ける。
我々の発見は、近い将来の量子コンピューティングプラットフォーム上で量子機械学習アルゴリズムを実践するための有望な道を開いた。
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