論文の概要: Quantum Machine Learning for Complex Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.20352v1
- Date: Mon, 23 Feb 2026 20:54:08 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-02-25 17:34:53.529032
- Title: Quantum Machine Learning for Complex Systems
- Title（参考訳）: 複雑システムのための量子機械学習
- Authors: Vinit Singh, Amandeep Singh Bhatia, Mandeep Kaur Saggi, Manas Sajjan, Sabre Kais,
- Abstract要約: 量子機械学習(QML)は理論的な約束から実践的関連性へと急速に移行している。
このレビューは、基礎となる量子学習の原則を現実世界のアプリケーションに橋渡しする進歩について、構造化された概要を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Quantum machine learning (QML) is rapidly transitioning from theoretical promise to practical relevance across data-intensive scientific domains. In this Review, we provide a structured overview of recent advances that bridge foundational quantum learning principles with real-world applications. We survey foundational QML paradigms, including variational quantum algorithms, quantum kernel methods, and neural-network quantum states, with emphasis on their applicability to complex quantum systems. We examine neural-network quantum states as expressive variational models for correlated matter, non-equilibrium dynamics, and open quantum systems, and discuss fundamental challenges associated with training and sampling. Recent advances in quantum-enhanced sampling and diagnostics of learning dynamics, including information-theoretic tools, are reviewed as mechanisms for improving scalability and trainability. The Review further highlights application-driven QML frameworks in drug discovery, cancer biology, and agro-climate modeling, where data complexity and constraints motivate hybrid quantum-classical approaches. We conclude with a discussion of federated quantum machine learning as a route to distributed, privacy-preserving quantum intelligence. Overall, this Review presents a unified perspective on the opportunities and limitations of QML for complex systems.
- Abstract（参考訳）: 量子機械学習(QML)は、理論的な約束から、データ集約的な科学領域にまたがる実践的関連性へと急速に移行している。
本稿では,量子学習の基本原理を現実のアプリケーションに橋渡しする最近の進歩について概説する。
本稿では,変分量子アルゴリズム,量子カーネル法,ニューラルネットワーク量子状態などの基本的QMLパラダイムを,複雑な量子システムへの適用性を重視して調査する。
ニューラルネットワーク量子状態について,相関物質,非平衡力学,開量子系の表現的変動モデルとして検討し,学習とサンプリングに関する基本的な課題について議論する。
情報理論ツールを含む学習力学の量子化サンプリングと診断の最近の進歩は、スケーラビリティと訓練性を改善するメカニズムとしてレビューされている。
このレビューでは、薬物発見、がん生物学、アグロ気候モデリングにおけるアプリケーション駆動のQMLフレームワークをさらに強調し、データの複雑さと制約がハイブリッド量子古典的アプローチを動機付けている。
我々は、分散されたプライバシ保護量子インテリジェンスへのルートとして、フェデレーション付き量子機械学習について議論した。
全体として、このレビューは、複雑なシステムに対するQMLの機会と限界について統一された視点を示します。
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