論文の概要: Quantifying the Hadamard Resilience Law: Discovery of the Coherence Gap in NISQ-Era Classifiers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.10638v2
• Date: Wed, 13 May 2026 14:14:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-14 17:13:58.861178
• Title: Quantifying the Hadamard Resilience Law: Discovery of the Coherence Gap in NISQ-Era Classifiers
• Title（参考訳）: Adamard Resilience Lawの定量化: NISQ-Era分類におけるコヒーレンスギャップの発見
• Authors: Wladimir Silva,
• Abstract要約: NISQ時代の分類器におけるノイズモデルとアルゴリズム性能の根本的な相違について報告する。 我々は、アダマールテストパーセプトロンが93.9%のMNISTの精度を維持しており、提案したアダマールレジリエンス法を検証していることを示した。 我々は、このコヒーレンスによって引き起こされる信号減衰を考慮し、現在のNISQデバイス上でのロバストな量子線型層の予測境界を確立する、洗練されたハードウェア・アウェア・モデルを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We report on a fundamental disparity between stochastic noise models and algorithmic performance in NISQ-era classifiers. Utilizing the ibm_kingston processor, we characterize the "Kingston Constant" ($κ\approx 0.07$), representing a 93% signal magnitude collapse. Despite this decay, we demonstrate that the Hadamard Test Perceptron maintains a 93.9% MNIST accuracy, validating our proposed Hadamard Resilience Law. However, a systemic divergence -- the "Coherence Gap" ($Δρ\approx 0.91$) -- emerges at high feature depths ($N=256$), where physical hardware collapses while stochastic simulations remain resilient. This gap identifies coherent phase errors, rather than depolarizing noise, as the primary barrier to scaling quantum linear layers. Furthermore, experimental results on the ibm_kingston processor reveal a "Coherence Wall" at $N=256$, where circuit depth ($D \approx 10k$) exceeds the hardware's resilient depth limit ($D_{max} \approx 3.5k$). We provide a refined hardware-aware model that accounts for this coherence-induced signal decay, establishing a predictive boundary for robust quantum linear layers on current NISQ devices.
• Abstract（参考訳）: In this report on a fundamental disparity between stochastic noise model and algorithmic performance in NISQ-era classifiers。 ibm_kingstonプロセッサを用いて、93%の信号サイズ崩壊を表す"Kingston Constant"(κ\approx 0.07$)を特徴付ける。 この崩壊にもかかわらず、アダマールテストパーセプトロンは93.9%のMNISTの精度を維持しており、提案したアダマールレジリエンス法を検証している。 しかし、"Coherence Gap"(Δρ\approx 0.91$)という体系的な分岐は、物理ハードウェアが崩壊し、確率シミュレーションが回復力を維持するような高機能な深さ(N=256$)で現れる。 このギャップは、ノイズを非偏極化するのではなく、コヒーレントな位相誤差を量子線型層をスケーリングする主要な障壁として特定する。 さらに、ibm_kingstonプロセッサの実験結果は、回路深さ(D \approx 10k$)がハードウェアの弾力的な深さ限界(D_{max} \approx 3.5k$)を超える「コヒーレンスウォール」を$N=256$で示している。 我々は、このコヒーレンスによって引き起こされる信号減衰を考慮し、現在のNISQデバイス上でのロバストな量子線型層の予測境界を確立する、洗練されたハードウェア・アウェア・モデルを提供する。

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