論文の概要: Machine Learning Approaches to Building Quantum Circuits for Sets of Matrices

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.06633v1
• Date: Thu, 07 May 2026 17:44:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-08 22:27:12.056909
• Title: Machine Learning Approaches to Building Quantum Circuits for Sets of Matrices
• Title（参考訳）: 行列集合のための量子回路構築のための機械学習アプローチ
• Authors: Matvei Fedin, Andrei Morozov,
• Abstract要約: 解釈可能な機械学習を使って量子アルゴリズムを構築します。 任意の大きさの任意の対角行列に対して最短解析量子アルゴリズムを構築することができた。
• 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: Machine learning nowadays becomes a useful instrument in many subjects. In this paper we use interpretable machine learning to build quantum algorithm. By studying the parameters of the machine learning algorithm we were able to construct universal shortest analytic quantum algorithm for arbitrary diagonal matrix of any size.
• Abstract（参考訳）: 今日では、機械学習は多くの分野において有用な道具になっている。 本稿では、解釈可能な機械学習を用いて量子アルゴリズムを構築する。 機械学習アルゴリズムのパラメータを研究することにより、任意の大きさの対角行列に対して、普遍的最短解析量子アルゴリズムを構築することができた。

関連論文リスト

• Automated Quantum Algorithm Synthesis [0.0]
  本稿では,量子アルゴリズムのn-qubit実現を自動設計する手法を提案する。 我々は、特定のユニタリ実装ではなく、アルゴリズム構造を学習する。 本手法は,大規模検索空間にまたがる性能を維持するため,ロバストな手法である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-11T13:59:32Z)
• Quantum Machine Learning: A Hands-on Tutorial for Machine Learning Practitioners and Researchers [51.03113410951073]
  このチュートリアルでは、AIのバックグラウンドを持つ読者を量子機械学習(QML)に紹介する。 自己整合性については、基本原理、代表的QMLアルゴリズム、潜在的な応用、トレーニング容易性、一般化、計算複雑性といった重要な側面を取り上げる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-03T08:33:44Z)
• Generalized quantum Arimoto-Blahut algorithm and its application to quantum information bottleneck [55.22418739014892]
  量子アリーモト・ブラフトアルゴリズムをRamakrishnanらにより一般化する。 3つの量子系を持つ量子情報ボトルネックに対して,我々のアルゴリズムを適用した。 数値解析により,我々のアルゴリズムはアルゴリズムよりも優れていることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-19T00:06:11Z)
• Higher-order topological kernels via quantum computation [68.8204255655161]
  トポロジカルデータ分析(TDA)は、複雑なデータから意味のある洞察を抽出する強力なツールとして登場した。 本稿では,ベッチ曲線の次数増加に基づくBettiカーネルの量子的定義法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-14T14:48:52Z)
• Quantum algorithm for Markov Random Fields structure learning by information theoretic properties [5.263910852465186]
  本稿では,量子コンピュータ上でのマルコフランダム場の構造学習のための量子アルゴリズムを提案する。 我々の研究は、機械学習のいくつかの問題を解く際に、古典的な計算よりも量子計算の利点を実証するものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-24T09:00:56Z)
• Modern applications of machine learning in quantum sciences [52.05381760296929]
  本稿では、教師なし、教師なし、強化学習アルゴリズムにおけるディープラーニングとカーネル手法の使用について述べる。 我々は、微分可能プログラミング、生成モデル、機械学習に対する統計的アプローチ、量子機械学習など、より専門的なトピックについて議論する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-08T17:48:59Z)
• Quantum Machine Learning For Classical Data [0.0]
  量子コンピューティングと教師付き機械学習アルゴリズムの交差について研究する。 特に,教師付き機械学習アルゴリズムの高速化に量子コンピュータがどの程度使えるかを検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-08T12:11:44Z)

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。