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
• Authors: Chen-Yu Liu, Leonardo Placidi, Eric Brunner, Enrico Rinaldi,
• 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。

関連論文リスト

• Extending the Handover-Iterative VQE to Challenging Strongly Correlated Systems: $N_2$ and Fe-S Cluster [2.467148411642925]
  本稿では、反復的な「ハンドオーバー」機構を持つ実用的な量子コンピューティングアルゴリズムとして、ハンドオーバー・イテレーティブな変分量子固有解法(HI-VQE)を導入する。 我々は窒素分子$N$と鉄硫黄(Fe-S)クラスターの2つの強い相関系をベンチマークした。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-11T14:51:51Z)
• Continual Quantum Architecture Search with Tensor-Train Encoding: Theory and Applications to Signal Processing [68.35481158940401]
  CL-QASは連続的な量子アーキテクチャ検索フレームワークである。 振幅のエンコードと変分量子回路の忘れを犠牲にすることの課題を緩和する。 制御可能なロバスト性表現性、サンプル効率の一般化、およびバレンプラトーを使わずに滑らかな収束を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-10T02:36:03Z)
• Scalable Quantum Walk-Based Heuristics for the Minimum Vertex Cover Problem [0.0]
  連続時間量子ウォーク(CTQW)に基づく最小頂点被覆(MVC)問題に対する新しい量子アルゴリズムを提案する。 この枠組みでは、グラフ上の量子ウォーカーのコヒーレントな伝播は、その構造特性を状態振幅に符号化する。 我々は,CTQWに基づくアルゴリズムが優れた近似比を一貫して達成し,ネットワークトポロジに関して顕著な堅牢性を示すことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-12-02T17:04:57Z)
• Correlation hypergraph: a new representation of a quantum marginal independence pattern [0.0]
  我々は,ある相関ハイパーグラフに基づいて,境界独立のパターンを新たに表現する。 これらの相関ハイパーグラフは任意の量子系に一般化されることを示す。 ホログラフィーの文脈では、エントロピーベクトルの実現に必要条件を導出するためにこれらの手法を適用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-23T22:29:14Z)
• Extending Quantum Perceptrons: Rydberg Devices, Multi-Class Classification, and Error Tolerance [67.77677387243135]
  量子ニューロモーフィックコンピューティング(QNC)は、量子計算とニューラルネットワークを融合して、量子機械学習(QML)のためのスケーラブルで耐雑音性のあるアルゴリズムを作成する QNCの中核は量子パーセプトロン(QP)であり、相互作用する量子ビットのアナログダイナミクスを利用して普遍的な量子計算を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-13T23:56:20Z)
• Pointer Networks with Q-Learning for Combinatorial Optimization [55.2480439325792]
  我々は、モデルフリーQ値ポリシー近似をPointer Networks(Ptr-Nets)と統合したハイブリッドニューラルネットワークであるPointer Q-Network(PQN)を紹介する。 実験により,本手法の有効性を実証し,不安定な環境でモデルをテストする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-05T12:03:58Z)
• IPCC-TP: Utilizing Incremental Pearson Correlation Coefficient for Joint Multi-Agent Trajectory Prediction [73.25645602768158]
  IPCC-TPはインクリメンタルピアソン相関係数に基づく新しい関連認識モジュールであり,マルチエージェントインタラクションモデリングを改善する。 我々のモジュールは、既存のマルチエージェント予測手法に便利に組み込んで、元の動き分布デコーダを拡張することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-01T15:16:56Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。