論文の概要: Double Descent in Quantum Kernel Ridge Regression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.17202v1
• Date: Sun, 19 Apr 2026 02:09:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-28 13:40:02.581603
• Title: Double Descent in Quantum Kernel Ridge Regression
• Title（参考訳）: 量子カーネルリッジ回帰における二重蛍光
• Authors: Kensuke Kamisoyama, Lento Nagano, Koji Terashi,
• Abstract要約: 量子核リッジ回帰(QKRR)における二重降下現象について検討する。 ランダム行列理論(RMT)から決定論的等価性を適用することにより、高次元極限におけるQKRRのテストリスクの式を導出する。 我々の分析は、ピークを厳格に特徴づけ、明示的な正規化がいかに効果的にそれを抑制できるかを明らかにする。
• 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: Various classical machine learning models, including linear regression, kernel methods, and deep neural networks, exhibit double descent, in which the test risk peaks near the interpolation threshold and then decreases in the overparameterized regime. However, this phenomenon has received less attention in the quantum setting. In this work, we investigate the double descent phenomenon in quantum kernel ridge regression (QKRR). By applying deterministic equivalents from random matrix theory (RMT), we derive an asymptotic expression for the test risk of QKRR in the high-dimensional limit. Our analysis rigorously characterizes the interpolation peak and reveals how explicit regularization can effectively suppress it. We corroborate our theoretical results with numerical simulations, demonstrating close agreement even for finite-size quantum systems.
• Abstract（参考訳）: 線形回帰、カーネル法、ディープニューラルネットワークを含む様々な古典的機械学習モデルは、二重降下を示し、テストリスクは補間しきい値付近でピークに達し、過パラメータ化された状態において減少する。 しかし、この現象は量子環境においてあまり注目されていない。 本研究では,量子核リッジ回帰(QKRR)における二重降下現象について検討する。 ランダム行列理論(RMT)から決定論的等価性を適用することにより、高次元極限におけるQKRRのテストリスクに対する漸近式を導出する。 解析は補間ピークを厳格に特徴付け, 明示的な正規化がいかに効果的に抑制できるかを明らかにする。 我々は、有限サイズの量子システムにおいても、理論結果を数値シミュレーションで相関させ、密接な一致を示す。

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