論文の概要: Generalized two-qubit Hamiltonian for Projective Quantum Feature Maps

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.13641v1
• Date: Thu, 11 Jun 2026 17:47:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-12 15:55:27.964673
• Title: Generalized two-qubit Hamiltonian for Projective Quantum Feature Maps
• Title（参考訳）: 射影量子特徴写像のための一般化2量子ハミルトニアン
• Authors: Rafael Simões do Carmo, Edson Amaro Junior, Felipe Fanchini,
• Abstract要約: 古典的特徴を符号化する統一的な方法を提供する2量子ハミルトニアンベースのPQFMを提案する。 この構成により、異なる古典変数を同じ量子ビットの異なるパウリ軸に沿って埋め込むことができる。 4つのバイオメディカル分類データセットの参照PQFMに対して、一般化されたハミルトンPQFMをベンチマークする。
• 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: Projected quantum feature maps provide a strategy for using quantum processors as feature generators for classical machine-learning models. Building on counterdiabatic Ising-glass and one-dimensional Heisenberg PQFMs, we introduce a generalized two-qubit Hamiltonian-based PQFM that provides a unified way to encode classical features through local Pauli fields and pairwise two-qubit Pauli interactions. This construction allows distinct classical variables to be embedded along different Pauli axes of the same qubit, increasing the information density of shallow circuits while remaining compatible with hardware constraints. We develop and implement these methods in pqfmlib, a publicly available Python library for constructing, executing, and benchmarking Hamiltonian-based PQFMs.We then benchmark the generalized Hamiltonian PQFMs against reference PQFMs on four biomedical classification datasets under a nested cross-validation protocol with paired statistical tests. Quantum features are generated using both IBM quantum processors with up to 156 qubits and statevector simulations. Our results show that the generalized two-qubit Hamiltonian family provides the most consistent pattern of statistically supported gains over matched classical baselines, although the performance of all methods depends on the dataset, encoding strategy, measured observables, and hardware conditions. These findings support generalized Hamiltonian PQFMs as a promising route toward near-term quantum utility.
• Abstract（参考訳）: 計画された量子特徴写像は、古典的な機械学習モデルのための特徴生成器として量子プロセッサを使用するための戦略を提供する。 反断熱的イジングガラスと1次元ハイゼンベルクPQFMに基づいて、局所パウリ場とペア2量子パウリ相互作用を通じて古典的特徴を符号化する統一的な方法を提供する一般化された2量子ハミルトニアンのPQFMを導入する。 この構成により、異なる古典変数を同じ量子ビットの異なるパウリ軸に沿って埋め込むことができ、浅い回路の情報密度を増大させながら、ハードウェアの制約と互換性を保つことができる。 pqfmlibは、ハミルトンベースのPQFMの構築、実行、ベンチマークを行うためのPythonライブラリで、これらの手法を開発し、実装する。さらに、ペア統計テストを備えたネストされたクロスバリデーションプロトコルの下で、4つのバイオメディカル分類データセット上の参照PQFMに対して、一般化されたハミルトンPQFMをベンチマークする。 量子機能は、最大156キュービットのIBM量子プロセッサとステートベクターシミュレーションの両方を用いて生成される。 以上の結果から,一般化された2量子ハミルトニアン系は,全ての手法の性能は,データセット,符号化戦略,測定可能な観測値,ハードウェア条件に依存するが,一致した古典的ベースラインよりも統計的に支持されるゲインの最も一貫したパターンを提供することが示された。 これらの発見は、短期量子ユーティリティへの有望なルートとして一般化されたハミルトンPQFMを支持する。

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