論文の概要: On measurement-dependent variance in quantum neural networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.08029v1
• Date: Mon, 12 Jan 2026 22:01:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-14 18:27:18.963753
• Title: On measurement-dependent variance in quantum neural networks
• Title（参考訳）: 量子ニューラルネットワークにおける測定依存性の分散について
• Authors: Andrey Kardashin, Konstantin Antipin,
• Abstract要約: そこで本研究では,観測可能度を限定的に測定することで,回帰QMLタスクにおけるラベル予測のばらつきが大きくなることを示す。 この理由は、基本的に、変動回路の適用後の観測可能な値の異なる固有値の数である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Variational quantum circuits have become a widely used tool for performing quantum machine learning (QML) tasks on labeled quantum states. In some specific tasks or for specific variational ansätze, one may perform measurements on a restricted part of the overall input state. This is the case for, e.g., quantum convolutional neural networks (QCNNs), where after each layer of the circuit a subset of qubits of the processed state is measured or traced out, and at the end of the network one typically measures a local observable. In this work, we demonstrate that measuring observables with restricted support results in larger label prediction variance in regression QML tasks. We show that the reason for this is, essentially, the number of distinct eigenvalues of the observable one measures after the application of a variational circuit.
• Abstract（参考訳）: 変分量子回路は、ラベル付き量子状態上で量子機械学習(QML)タスクを実行するために広く使われているツールとなった。 特定のタスクや特定の変分アンセッツェでは、全体の入力状態の制限された部分で測定を行うことができる。 これは、例えば量子畳み込みニューラルネットワーク(QCNN)のケースで、回路の各層の後、処理された状態のキュービットのサブセットを計測または追跡し、ネットワークの最後には、通常、局所的な可観測性を測定する。 そこで本研究では,観測可能度を限定的に測定することで,回帰QMLタスクにおけるラベル予測のばらつきが大きくなることを示す。 この理由は、基本的に、変動回路の適用後の観測可能な値の異なる固有値の数である。

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