論文の概要: Quantum Error Correction and Detection for Quantum Machine Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.07223v1
- Date: Mon, 12 Jan 2026 05:41:10 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-01-13 19:08:01.230002
- Title: Quantum Error Correction and Detection for Quantum Machine Learning
- Title（参考訳）: 量子機械学習のための量子誤差補正と検出
- Authors: Eromanga Adermann, Haiyue Kang, Martin Sevior, Muhammad Usman,
- Abstract要約: 量子機械学習(QML)は、人工知能に革命をもたらす。
現在の量子コンピュータのノイズや計算誤差に対する脆弱性は、このビジョンに重大な障壁をもたらす。
実資源制約下でQMLに量子エラー補正(QEC)と量子エラー検出(QED)を統合する方法を検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.788073088949581
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: At the intersection of quantum computing and machine learning, quantum machine learning (QML) is poised to revolutionize artificial intelligence. However, the vulnerability of the current generation of quantum computers to noise and computational error poses a significant barrier to this vision. Whilst quantum error correction (QEC) offers a promising solution for almost any type of hardware noise, its application requires millions of qubits to encode even a simple logical algorithm, rendering it impractical in the near term. In this chapter, we examine strategies for integrating QEC and quantum error detection (QED) into QML under realistic resource constraints. We first quantify the resource demands of fully error-corrected QML and propose a partial QEC approach that reduces overhead while enabling error correction. We then demonstrate the application of a simple QED method, evaluating its impact on QML performance and highlighting challenges we have yet to overcome before we achieve fully fault-tolerant QML.
- Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングと機械学習の交差点では、量子機械学習(QML)が人工知能に革命をもたらす。
しかし、現在の量子コンピュータのノイズや計算誤差に対する脆弱性は、このビジョンに重大な障壁をもたらす。
量子誤り訂正(QEC)は、ほぼあらゆる種類のハードウェアノイズに対して有望な解決策を提供するが、そのアプリケーションは単純な論理アルゴリズムさえもエンコードするために数百万の量子ビットを必要とするため、短期的には現実的ではない。
本稿では,QECと量子エラー検出(QED)を実資源制約下でQMLに統合するための戦略を検討する。
まず、完全誤り訂正QMLのリソース要求を定量化し、誤り訂正を実現しつつオーバーヘッドを削減する部分的なQECアプローチを提案する。
次に、簡単なQED手法の適用を実演し、QMLのパフォーマンスへの影響を評価し、完全なフォールトトレラントなQMLを達成する前に克服したことのない課題を強調します。
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