論文の概要: Quantum Minimal Learning Machine: A Fidelity-Based Approach to Error Mitigation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.07532v1
• Date: Sun, 08 Mar 2026 08:44:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-10 15:13:14.782985
• Title: Quantum Minimal Learning Machine: A Fidelity-Based Approach to Error Mitigation
• Title（参考訳）: 量子最小学習マシン: 誤り除去のための忠実度に基づくアプローチ
• Authors: Clemens Lindner, Joonas Hämäläinen, Matti Raasakka,
• Abstract要約: 本稿では、教師付き類似性に基づく学習アルゴリズムである量子最小学習機械(QMLM)の概念を紹介する。 このアルゴリズムは概念的には古典的な機械学習モデルに基づいており、量子データを扱うために採用されている。
• 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 the concept of quantum minimal learning machine (QMLM), a supervised similarity-based learning algorithm. The algorithm is conceptually based on a classical machine learning model and adopted to work with quantum data. We will motivate the theory and run the model as an error mitigation method for various parameters.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、教師付き類似性に基づく学習アルゴリズムである量子最小学習機械(QMLM)の概念を紹介する。 このアルゴリズムは概念的には古典的な機械学習モデルに基づいており、量子データを扱うために採用されている。 我々はこの理論を動機付け、様々なパラメータの誤差軽減手法としてモデルを実行する。

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