論文の概要: Toward Generative Quantum Utility via Correlation-Complexity Map

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.06440v1
• Date: Fri, 06 Mar 2026 16:25:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-09 13:17:46.200912
• Title: Toward Generative Quantum Utility via Correlation-Complexity Map
• Title（参考訳）: 相関複雑度マップによる量子ユーティリティの創出に向けて
• Abstract要約: 実世界のデータ分布がIQP型量子生成モデルと構造的に一致しているかどうかを決定する相関複雑度マップ。 i) 相互作用順序で集約されたデータセットの相関次数(Walsh-Hadamard/Fourier)パワースペクトルから算出された量子相関類似度指数 (QCLI) と、(ii) 最適なChow-Liuツリーによって取得されていない相関の分数として定義される古典相関複雑度指数 (CCI) の2つの相補的な指標によって特徴づけられる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.037801594045519
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a Correlation-Complexity Map as a practical diagnostic tool for determining when real-world data distributions are structurally aligned with IQP-type quantum generative models. Characterized by two complementary indicators: (i) a Quantum Correlation-Likeness Indicator (QCLI), computed from the dataset's correlation-order (Walsh-Hadamard/Fourier) power spectrum aggregated by interaction order and quantified via Jensen-Shannon divergence from an i.i.d. binomial reference; and (ii) a Classical Correlation-Complexity Indicator (CCI), defined as the fraction of total correlation not captured by the optimal Chow-Liu tree approximation, normalized by total correlation. We provide theoretical support by relating QCLI to a support-mismatch mechanism, for fixed-architecture IQP families trained with an MMD objective, higher QCLI implies a smaller irreducible approximation floor. Using the map, we identify the classical turbulence data as both IQP-compatible and classically complex (high QCLI/high CCI). Guided by this placement, we use an invertible float-to-bitstring representation and a latent-parameter adaptation scheme that reuses a compact IQP circuit over a temporal sequence by learning and interpolating a low-dimensional latent trajectory. In comparative evaluations against classical models such as Restricted Boltzmann Machine (RBM) and Deep Convolutional Generative Adversarial Networks (DCGAN), the IQP approach achieves competitive distributional alignment while using substantially fewer training snapshots and a small latent block, supporting the use of QCLI/CCI as practical indicators for locating IQP-aligned domains and advancing generative quantum utility.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,実世界のデータ分布がIQP型量子生成モデルと構造的に整合しているかどうかを決定するための実用的な診断ツールとして相関複雑性マップを提案する。 2つの相補的な指標によって特徴づけられる。 (i)相互作用順序で集約されたデータセットの相関次数(Walsh-Hadamard/Fourier)パワースペクトルから計算し、i.d.二項参照からJensen-Shannon発散によって定量化する量子相関類似度指標(QCLI) (II) 最適Chow-Liu木近似で捉えない全相関の分数として定義される古典的相関・複雑度指標(CCI)は、全相関によって正規化される。 我々はQCLIを支持ミスマッチ機構に関連付けて理論的に支援し、MDD目標で訓練された固定構造IQPファミリーに対して、より高いQCLIはより小さい既約近似フロアを意味する。 このマップを用いて、従来の乱流データをIQP互換かつ古典的に複雑(高QCLI/高CCI)として識別する。 この配置によって導かれる非可逆フロート・ツー・ビットストリング表現と、低次元の潜在軌道を学習・補間することにより、時間列上でコンパクトIQP回路を再利用する潜在パラメータ適応スキームを用いる。 Restricted Boltzmann Machine (RBM) やDeep Convolutional Generative Adversarial Networks (DCGAN) といった古典的モデルとの比較評価では、IQPアプローチは、かなり少ないトレーニングスナップショットと小さな潜在ブロックを使用しながら、競合する分散アライメントを実現する。

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