論文の概要: Fundamentals of Quantum Machine Learning and Robustness

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.20499v1
• Date: Tue, 24 Feb 2026 02:56:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-25 17:34:53.586133
• Title: Fundamentals of Quantum Machine Learning and Robustness
• Title（参考訳）: 量子機械学習の基礎とロバスト性
• Authors: Lirandë Pira, Patrick Rebentrost,
• Abstract要約: 量子機械学習(QML)は、量子コンピューティングと古典的な機械学習の交差点に位置する。 この章では、両方のコミュニティの読者にQMLの基礎を紹介します。 敵の強靭性には特に注意が向けられ、QMLモデルが障害を引き起こすために設計された入力に抵抗する能力として理解されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9116784879310027
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum machine learning (QML) sits at the intersection of quantum computing and classical machine learning, offering the prospect of new computational paradigms and advantages for processing complex data. This chapter introduces the fundamentals of QML for readers from both communities, establishing a shared conceptual foundation. We connect the worst-case, adversarial perspective from theoretical computer science with the physical principles of quantum systems, highlighting how superposition, entanglement, and measurement collapse influence learning and robustness. Special attention is given to adversarial robustness, understood as the ability of QML models to resist inputs designed to cause failure. We motivate the study of QML in adversarial settings, outlining distinctions between classical and quantum data and computations when the adversary is a core element. This chapter serves as a starting point to adversarial and robust quantum machine learning in subsequent chapters.
• Abstract（参考訳）: 量子機械学習(QML)は、量子コンピューティングと古典的な機械学習の交差点に位置し、新しい計算パラダイムと複雑なデータ処理のアドバンテージを提供する。 この章では、両コミュニティの読者にQMLの基礎を紹介し、共通の概念基盤を確立する。 我々は、理論計算機科学からの最悪の、逆境的な視点と量子システムの物理原理を結びつけ、重畳、絡み合い、測定崩壊が学習と堅牢性にどのように影響するかを強調している。 敵の強靭性には特に注意が向けられ、QMLモデルが障害を引き起こすために設計された入力に抵抗する能力として理解されている。 我々は、古典的データと量子的データの区別と、敵が中核要素であるときの計算を概説して、逆向きの設定におけるQMLの研究を動機付けている。 この章は、その後の章で敵対的かつ堅牢な量子機械学習の出発点となる。

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