論文の概要: A Primer on Quantum Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.15969v1
• Date: Thu, 20 Nov 2025 01:47:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-21 17:08:52.421922
• Title: A Primer on Quantum Machine Learning
• Title（参考訳）: 量子機械学習のプライマー
• Authors: Su Yeon Chang, M. Cerezo,
• Abstract要約: 量子機械学習(Quantum Machine Learning, QML)は、量子力学のリソースを応用して学習問題を解決するための計算パラダイムである。 我々は、実用性と保証、アクセスモデルとスピードアップ、古典的なベースラインの間のフィールドの緊張関係について概説する。 我々はQMLのランドスケープのフレンドリーなマップを提供することを目標とし、読者がいつ、そしてどの仮定量子アプローチが真に利益をもたらすかを判断できるようにする。
• 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 (QML) is a computational paradigm that seeks to apply quantum-mechanical resources to solve learning problems. As such, the goal of this framework is to leverage quantum processors to tackle optimization, supervised, unsupervised and reinforcement learning, and generative modeling-among other tasks-more efficiently than classical models. Here we offer a high level overview of QML, focusing on settings where the quantum device is the primary learning or data generating unit. We outline the field's tensions between practicality and guarantees, access models and speedups, and classical baselines and claimed quantum advantages-flagging where evidence is strong, where it is conditional or still lacking, and where open questions remain. By shedding light on these nuances and debates, we aim to provide a friendly map of the QML landscape so that the reader can judge when-and under what assumptions-quantum approaches may offer real benefits.
• Abstract（参考訳）: 量子機械学習(Quantum Machine Learning, QML)は、量子力学のリソースを応用して学習問題を解決するための計算パラダイムである。 このフレームワークの目的は、量子プロセッサを活用して最適化、教師なし、教師なし、強化学習、生成モデリングを古典的モデルよりも効率的に行うことである。 ここでは、量子デバイスが一次学習またはデータ生成ユニットであるような設定に焦点を当てた、QMLの高レベルな概要を紹介します。 我々は、実用性と保証、アクセスモデル、スピードアップ、古典的なベースラインの間の分野の緊張関係を概説し、証拠が強い量子アドバンテージを主張する。 これらのニュアンスや議論に光を当てることで、QMLのランドスケープのフレンドリーなマップを提供することを目指しています。

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