論文の概要: OQMD: Single-Qubit Rotation Control Improves Low-CNOT Multiclass Quantum Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.14088v1
• Date: Fri, 12 Jun 2026 04:05:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-15 16:00:42.740984
• Title: OQMD: Single-Qubit Rotation Control Improves Low-CNOT Multiclass Quantum Classification
• Title（参考訳）: OQMD: 単一ビット回転制御による低CNOTマルチクラス量子分類の改善
• Authors: Michael A. Magid, Melissa Zeynep Ertem, Jun Suzuki,
• Abstract要約: 本研究は、最適量子計測復号法(OQMD)の研究である。 OQMD: 測定前に読み出し層をトレーニングすることで、量子結果が古典的なラベルにどのようにマッピングされるかを最適化する。 実験では、OQMDのハードウエアネイティブな1つの具体的実現として、トレーニング可能な3つの1量子ビット回転を用いる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.669017653337737
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Near-term variational classifiers incur substantial error and latency from two-qubit gates, yet practitioners often assume that additional entangling depth is the default route to higher accuracy. This work studies Optimal Quantum Measurement Decoding (OQMD): optimizing how quantum outcomes are mapped to classical labels by training a readout layer before measurement, jointly with the variational circuit, without adding CNOTs. Experiments use trainable triple single-qubit rotations as one concrete, hardware-native realization of OQMD; other single-qubit parametrizations fit the same classical outer loop. On the Iris benchmark with a 30-point stratified test split, the best observed 0-CNOT configuration with OQMD reaches 83.33\% accuracy, with a 96\% at 9 CNOTs, exceeding the best 18-CNOT controls (56.67\%) and the best 18-CNOT configuration with OQMD (66.67\%) under a common protocol. A six-point CNOT-depth series from 0 to 18 (fixed optimizer, iteration budget, random-seed count, and ZXZ readout) shows that the highest raw scores need not occur at the largest template, so aggregate complexity is not summarized by CNOT count alone. Because run-level accuracies are discrete and non-Gaussian, we emphasize best-observed scores and, where a global comparison of pooled runs is required, Mann--Whitney $U$ tests rather than parametric tests on means. Across architectures, OQMD shows statistically consistent but magnitude-dependent gains: large peak lifts on minimal circuits coexist with a small pooled mean shift on complex 18-CNOT runs ($p\approx 0.03$) that is not ``universal'' in the sense of uniformly large practical effects.%
• Abstract（参考訳）: 短期的な変分分類器は2量子ゲートからはかなりの誤差と遅延を発生させるが、さらに絡み合う深さがより高い精度へのデフォルトの経路であると考える実践者もいる。 この研究はOQMD(Optimal Quantum Measurement Decoding)を研究し、測定前に読み出し層をトレーニングし、CNOTを追加せずに量子結果がどのように古典的なラベルにマッピングされるかを最適化する。 実験では、トレーニング可能な3つの1量子ビット回転を1つの具体的なハードウェアネイティブなOQMDの実現として使用し、他の1量子ビットパラメトリゼーションは同じ古典的な外ループに適合する。 30点の層状化テストスプリットを持つIrisベンチマークでは、OQMDで観測された0-CNOT構成が83.33\%に達し、9CNOTで96\%、最高18-CNOT制御(56.67\%)、最高18-CNOT構成(66.67\%)を超えた。 0から18までの6点CNOT-deepthシリーズ(修正オプティマイザ、イテレーション予算、ランダムシード数、ZXZリードアウト)では、最も高い生スコアはテンプレートで発生しないため、CNOTカウントだけでは総和複雑性は要約されない。 ランレベルのアキュラシーは離散的で非ガウス的であるため、ベストオブザーブドスコアと、プールされたランのグローバル比較が必要な場合、手段のパラメトリックテストではなく、Mann--Whitney $U$テストに重点を置いている。 最小回路上の大きなピークリフトは、複雑な18-CNOT上での小さなプール平均シフトと共存する(p\approx 0.03$)。 %であった。

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