論文の概要: Optimal Classification of Three-Qubit Entanglement with Cascaded Support Vector Machine

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.15545v1
• Date: Tue, 17 Feb 2026 12:49:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-18 16:03:18.064359
• Title: Optimal Classification of Three-Qubit Entanglement with Cascaded Support Vector Machine
• Title（参考訳）: カスケード支持ベクトルマシンを用いた3ビットエンタングルメントの最適分類
• Authors: Fatemeh Sadat Lajevardi, Azam Mani, Ali Fahim,
• Abstract要約: 本稿では,SVM(Support Vector Machine)分類器のカスケードアーキテクチャを用いた3ビット交絡分類のための体系的フレームワークを提案する。 我々は,3つの異なる目撃モデル(mathcalM_B$, $mathcalM_W$, $mathcalM_GHZ$)を構築した。 提案したカスケードモデルでは、混合状態の包括的データセット上で、全体の分類精度を95%の精度で達成している。
• 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: We introduce a systematic framework for three-qubit entanglement classification using a cascaded architecture of Support Vector Machine (SVM) classifiers. Leveraging the well defined three-qubit structure with the four nested entanglement classes (S, B, W, and GHZ), we construct three distinct witness models ($\mathcal{M}_{B}$, $\mathcal{M}_{W}$, and $\mathcal{M}_{GHZ}$) that sequentially discriminate between these classes. The proposed Cascaded model achieves an overall classification accuracy of $95\%$ on a comprehensive dataset of mixed states. The framework's robustness and generalization capabilities are confirmed through rigorous testing against out-of-distribution (OOD) entangled states and various quantum noise channels, where the model maintains high performance. A key contribution of this research is an optimization protocol based on systematic feature importance analysis. This approach yields a tunable framework that significantly reduces the number of required features, while maintaining reliable model accuracy.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,SVM(Support Vector Machine)分類器のカスケードアーキテクチャを用いた3ビット交絡分類のための体系的フレームワークを提案する。 4つのネスト付き絡み合いクラス(S, B, W, GHZ)でよく定義された3量子構造を利用して、3つの異なる目撃モデル(\mathcal{M}_{B}$, $\mathcal{M}_{W}$, $\mathcal{M}_{GHZ}$)を構築し、これらのクラスを逐次区別する。 提案したカスケードモデルでは、混合状態の包括的データセット上で、総合的な分類精度が9,5\%である。 フレームワークのロバスト性と一般化能力は、厳密なテストにより、オフ・オブ・ディストリビューション(OOD)の絡み合った状態や、高性能を維持している様々な量子ノイズチャネルに対して確認される。 この研究の重要な貢献は、体系的な特徴重要度分析に基づく最適化プロトコルである。 このアプローチは、信頼性の高いモデルの精度を維持しながら、必要な機能の数を大幅に削減する、チューニング可能なフレームワークをもたらす。

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