論文の概要: Hybrid Quantum-Classical Machine Learning with PennyLane: A Comprehensive Guide for Computational Research

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.14786v1
• Date: Thu, 13 Nov 2025 02:38:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-20 15:51:28.444915
• Title: Hybrid Quantum-Classical Machine Learning with PennyLane: A Comprehensive Guide for Computational Research
• Title（参考訳）: PennyLaneによるハイブリッド量子古典機械学習:計算研究の総合的ガイド
• Authors: Sidney Shapiro,
• Abstract要約: PennyLaneは、量子回路と古典的な機械学習をシームレスにブリッジするPythonフレームワークである。 我々は、ペニーレーンが効率的な量子回路構築、自動微分、ハイブリッド最適化を促進する方法を示す。 私たちのゴールは、基礎となる量子コンピューティングの概念と応用機械学習の実践を橋渡しする簡潔な参照を提供することです。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Hybrid quantum-classical machine learning represents a frontier in computational research, combining the potential advantages of quantum computing with established classical optimization techniques. PennyLane provides a Python framework that seamlessly bridges quantum circuits and classical machine learning, enabling researchers to build, optimize, and deploy variational quantum algorithms. This paper introduces PennyLane as a versatile tool for quantum machine learning, optimization, and quantum chemistry applications. We demonstrate use cases including quantum kernel methods, variational quantum eigensolvers, portfolio optimization, and integration with classical ML frameworks such as PyTorch, TensorFlow, and JAX. Through concrete Python examples with widely used libraries such as scikit-learn, pandas, and matplotlib, we show how PennyLane facilitates efficient quantum circuit construction, automatic differentiation, and hybrid optimization workflows. By situating PennyLane within the broader context of quantum computing and machine learning, we highlight its role as a methodological building block for quantum-enhanced data science. Our goal is to provide researchers and practitioners with a concise reference that bridges foundational quantum computing concepts and applied machine learning practice, making PennyLane a default citation for hybrid quantum-classical workflows in Python-based research.
• Abstract（参考訳）: ハイブリッド量子古典機械学習は、量子コンピューティングの潜在的な利点と確立された古典的最適化技術を組み合わせた、計算研究のフロンティアである。 PennyLaneは、量子回路と古典的な機械学習をシームレスにブリッジするPythonフレームワークを提供する。 本稿では,量子機械学習,最適化,量子化学応用のための汎用ツールとしてPennyLaneを紹介する。 我々は、量子カーネル法、変分量子固有解法、ポートフォリオ最適化、PyTorch、TensorFlow、JAXといった古典的なMLフレームワークとの統合などのユースケースを実演する。 例えば、Scikit-learn、pandas、 matplotlibといったライブラリが広く使われているPythonの具体的な例を通して、PennyLaneがいかに効率的な量子回路構築、自動微分、ハイブリッド最適化ワークフローを促進するかを示す。 PennyLaneを量子コンピューティングと機械学習の幅広い文脈に配置することで、量子強化データサイエンスの方法論的構築ブロックとしての役割を強調します。 私たちのゴールは、基礎となる量子コンピューティングの概念と応用機械学習のプラクティスを橋渡しする簡潔なリファレンスを研究者や実践者に提供し、Pythonベースの研究において、PennyLaneをハイブリッド量子古典ワークフローのデフォルトの引用にすることです。

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