論文の概要: Comprehensive Analysis of VQC for Financial Fraud Detection: A Comparative Study of Quantum Encoding Techniques and Architectural Optimizations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.25245v1
- Date: Fri, 26 Sep 2025 16:31:30 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-01 17:09:04.198334
- Title: Comprehensive Analysis of VQC for Financial Fraud Detection: A Comparative Study of Quantum Encoding Techniques and Architectural Optimizations
- Title（参考訳）: ファイナンシャルフラッド検出のためのVQCの包括的解析:量子符号化技術とアーキテクチャ最適化の比較研究
- Authors: Fouad Mohammed Abbou, Mohamed Bouhadda, Lamiae Bouanane, Mouna Kettani, Farid Abdi, Abdelouahab Abid,
- Abstract要約: 本研究は,量子回路解析のための新しい手法を導入し,実用的な量子機械学習実装のための実用的なデプロイメントレコメンデーションを提供する。
これらの研究は、量子強化詐欺検知システムの初期ベンチマークを提供し、金融セキュリティアプリケーションにおける量子機械学習の潜在的な利点を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.009370969509576
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: This paper presents a systematic comparative analysis of Variational Quantum Classifier (VQC) configurations for financial fraud detection, encompassing three distinct quantum encoding techniques and comprehensive architectural variations. Through empirical evaluation across multiple entanglement patterns, circuit depths, and optimization strategies,quantum advantages in fraud classification accuracy are demonstrated, achieving up to 94.3 % accuracy with ZZ encoding schemes. The analysis reveals significant performance variations across entanglement topologies, with circular entanglement consistently outperforming linear (90.7) %) and full connectivity (92.0 %) patterns, achieving optimal performance at 93.3 % accuracy. The study introduces novel visualization methodologies for quantum circuit analysis and provides actionable deployment recommendations for practical quantum machine learning implementations. Notably, systematic entanglement pattern analysis shows that circular connectivity provides superior balance between expressivity and trainability while maintaining computational efficiency. These researches offer initial benchmarks for quantum enhanced fraud detection systems and propose potential benefits of quantum machine learning in financial security applications.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,3つの異なる量子符号化手法と包括的アーキテクチャ変動を含む,金融不正検出のための変分量子分類器(VQC)構成の体系的比較分析を行う。
複数の絡み合いパターン、回路深さ、最適化戦略の実証評価を通じて、不正分類精度の量子優位性を実証し、ZZ符号化方式で最大94.3%の精度を達成した。
この分析は、絡み合いトポロジにおいて顕著な性能変化を示し、円形の絡み合いは線形(90.7%)と完全接続(92.0%)のパターンを一貫して上回り、93.3%の精度で最適な性能を達成する。
本研究は,量子回路解析のための新しい可視化手法を導入し,実用的な量子機械学習実装のための実用的なデプロイメントレコメンデーションを提供する。
特に、系統的絡み合いパターン解析により、円状の接続は、計算効率を維持しながら、表現性と訓練性とのバランスが良好であることを示す。
これらの研究は、量子強化詐欺検知システムの初期ベンチマークを提供し、金融セキュリティアプリケーションにおける量子機械学習の潜在的な利点を提案する。
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