論文の概要: Benchmarking a machine-learning differential equations solver on a neutral-atom logical processor

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.21276v1
• Date: Wed, 20 May 2026 15:08:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-21 19:19:56.74435
• Title: Benchmarking a machine-learning differential equations solver on a neutral-atom logical processor
• Title（参考訳）: 中性原子論理プロセッサ上での機械学習微分方程式解法のベンチマーク
• Authors: Pauline Mathiot, Elio Garnaoui, Axel-Ugo Leriche, Evan Philip, Boris Albrecht, Clémence Briosne-Fréjaville, Lorenzo Cardarelli, Antoine Cornillot, Gwennolé Cournez, Luc Couturier, Julius De Hond, Rebecca El Koussaifi, Thomas Eritzpokoff, Florian Fasola, Antonio Andrea Gentile, Casper Gyurik, Clotilde Hamot, Loïc Henriet, Gaétan Hercé, Michael Kaicher, Lucas Lassablière, François-Marie Le Régent, Edgar Leroux, Yohann Machu, Hadriel Mamann, Luis Ortiz, Annie Paine, Thomas Pansiot, Arnaud Peloquin, Francisco Ponciano, Julien Ripoll, Raja Selvarajan, Adrien Signoles, Henrique Silvério, Siddhy Tan, Marie Taouzinet, Selim Touati, Louis Vignoli, Antoine Browaeys, Pascal Scholl,
• Abstract要約: 論理的実装から推定したカーネルは、関連するメトリクスの物理的実装よりも性能が良いことを示す。 計算量子カーネルを微分方程式の解法に応用し、論理量子カーネルの優れた性能がエンドツーエンドの応用レベルでいかに維持されているかを確認する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.053514925037787
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We report on a performance comparison between physical and logical computations on a prototypical machine-learning application: solving differential equations using quantum kernel methods. The algorithm is implemented on an atom-based logical quantum processor, both at the physical and logical levels. We show that the kernel estimated from the logical implementation performs better than its physical counterpart on relevant metrics. We observe how such performance improvement can be traced back to specific noise-induced errors detected by the chosen encoding. We apply the computed quantum kernel to the task of solving differential equations, confirming how the superior performance of a logical quantum kernel is retained also at an end-to-end applicative level. Our findings show that experimental validation of end-to-end protocols can already highlight the positive impact of fault-tolerant implementations despite their higher quantum resource count, and guide application-informed architectural choices.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, 量子カーネル法を用いて微分方程式を解く, 原型機械学習アプリケーションにおける物理計算と論理計算のパフォーマンス比較について報告する。 このアルゴリズムは、物理レベルと論理レベルの両方において、原子ベースの論理量子プロセッサ上に実装されている。 論理的実装から推定したカーネルは、関連するメトリクスの物理的実装よりも性能が良いことを示す。 このような性能改善は、選択した符号化によって検出された特定のノイズ誘発誤差に遡ることができる。 計算量子カーネルを微分方程式の解法に応用し、論理量子カーネルの優れた性能をエンド・ツー・エンドの応用レベルで維持する方法を確認する。 以上の結果から,エンド・ツー・エンドプロトコルの実験的な検証は,高い量子リソース数にもかかわらず,フォールトトレラント実装の肯定的な影響をすでに浮き彫りにし,アプリケーションインフォームドアーキテクチャの選択を導くことができることがわかった。

関連論文リスト

• Logical accreditation: a framework for efficient certification of fault-tolerant computations [1.7181078670359513]
  論理量子ビット上で実行される量子計算を効率的に認証するフレームワークである論理認証を導入する。 我々のプロトコルは一般的なノイズモデルに対して堅牢であり、一般に量子誤り訂正符号の性能解析で考慮されるものよりもはるかに多い。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-07T15:53:05Z)
• An Efficient Quantum Classifier Based on Hamiltonian Representations [50.467930253994155]
  量子機械学習(QML)は、量子コンピューティングの利点をデータ駆動タスクに移行しようとする分野である。 入力をパウリ弦の有限集合にマッピングすることで、データ符号化に伴うコストを回避できる効率的な手法を提案する。 我々は、古典的および量子モデルに対して、テキストおよび画像分類タスクに対する我々のアプローチを評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-13T11:49:53Z)
• Bayesian Parameterized Quantum Circuit Optimization (BPQCO): A task and hardware-dependent approach [49.89480853499917]
  変分量子アルゴリズム(VQA)は、最適化と機械学習問題を解決するための有望な量子代替手段として登場した。 本稿では,回路設計が2つの分類問題に対して得られる性能に与える影響を実験的に示す。 また、実量子コンピュータのシミュレーションにおいて、ノイズの存在下で得られた回路の劣化について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-17T11:00:12Z)
• Automatic and effective discovery of quantum kernels [41.61572387137452]
  量子コンピューティングは、カーネルマシンが量子カーネルを利用してデータ間の類似度を表現できるようにすることで、機械学習モデルを強化することができる。 本稿では,ニューラルアーキテクチャ検索やAutoMLと同じような最適化手法を用いて,この問題に対するアプローチを提案する。 その結果、高エネルギー物理問題に対する我々のアプローチを検証した結果、最良のシナリオでは、手動設計のアプローチに関して、テストの精度を一致または改善できることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-22T16:42:14Z)
• Quantum circuit debugging and sensitivity analysis via local inversions [62.997667081978825]
  本稿では,回路に最も影響を及ぼす量子回路の断面をピンポイントする手法を提案する。 我々は,IBM量子マシン上に実装されたアルゴリズム回路の例に応用して,提案手法の実用性と有効性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-12T19:39:31Z)
• Quantum circuit architecture search on a superconducting processor [56.04169357427682]
  変分量子アルゴリズム(VQA)は、ファイナンス、機械学習、化学といった様々な分野において、証明可能な計算上の優位性を得るための強力な証拠を示している。 しかし、現代のVQAで利用されるアンザッツは、表現性と訓練性の間のトレードオフのバランスをとることができない。 8量子ビット超伝導量子プロセッサ上でVQAを強化するために,効率的な自動アンサッツ設計技術を適用した最初の実証実験を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-04T01:53:42Z)
• Performance Evaluations of Signed and Unsigned Noisy Approximate Quantum Fourier Arithmetic [3.256297688080386]
  量子コンピュータ上でQFTベースの整数加算と乗算を実装した。 これらの演算は様々な量子応用に基本的である。 我々はこれらの実装をIBMの超伝導量子ビットアーキテクチャに基づいて評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-17T06:51:18Z)

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。