論文の概要: Statevector-Referenced Geometry Survival of a Four-Qubit ZZ Quantum Kernel on IBM Quantum Hardware: A Fixed-Subset Diagnostic Across Three Execution Configurations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.20377v1
- Date: Wed, 22 Jul 2026 17:05:42 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-23 18:51:38.162875
- Title: Statevector-Referenced Geometry Survival of a Four-Qubit ZZ Quantum Kernel on IBM Quantum Hardware: A Fixed-Subset Diagnostic Across Three Execution Configurations
- Title（参考訳）: IBM量子ハードウェア上の4量子ZZ量子カーネルの状態ベクトル参照幾何サバイバル:3つの実行構成の固定サブセット診断
- Abstract要約: 量子カーネル法は、データセットの幾何学をグラム行列にエンコードする。
実室内の空気品質の高い窓上で, 凍結した4量子ZZ特徴写像カーネルの生存率をN=24$とする。
- 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: Quantum-kernel methods encode a dataset's geometry in a Gram matrix, so learning claims on hardware kernels assume the intended geometry survives execution. We measure that survival for one frozen four-qubit ZZ feature-map kernel on $N=24$ real indoor air-quality windows, reconstructed on ibm_fez (1024 shots per circuit) under baseline, dynamical decoupling alone, and gate twirling alone, each a single non-interleaved job. Every configuration returned a complete, finite, positive-semidefinite Gram matrix and preserved the centered statevector geometry to a substantial but incomplete descriptive degree (full-matrix centered kernel alignment, CKA, 0.933-0.989). Gate twirling was most faithful on every reported geometry axis, with the only jackknife-resolved improvement over baseline (persisted Spearman, mean absolute error, and full-matrix CKA diagnostics); dynamical decoupling alone was not separated from baseline at the frozen-window scale. Residual hardware distortion, not finite sampling, dominates the discrepancy. Yet fidelity and label alignment were reversed: the most faithful configuration had the lowest centered kernel-target alignment, which sits at or below label-permutation references for statevector and hardware alike. We read the small hardware uplift as a normalization property of the non-affine distortion, not captured signal. These are descriptive results for single jobs on one backend, not causal mitigation-efficacy estimates; no quantum-advantage, hardware-classifier-superiority, or forecasting claim is made. Implementation fidelity and task relevance are distinct axes; hardware quantum machine-learning studies should report both.
- Abstract（参考訳）: 量子カーネル法は、データセットの幾何学をグラム行列にエンコードするので、ハードウェアカーネル上での学習要求は、意図した幾何学が実行を継続すると仮定する。
1つの冷凍4量子ZZフィーチャマップカーネルの生存率をN=24$の屋内空気質ウィンドウ上で測定し、ベースライン下のibm_fez(1024ショット)で再構成し、動的デカップリング単独でゲートツイリング単独で、それぞれ非インターリーブジョブを1つに構成した。
全ての構成は完全で有限で正の正のグラム行列を返し、中心状態ベクトル幾何学を実質的ではあるが不完全な記述次数(フル行列中心のカーネルアライメント、CKA, 0.933-0.989)に保存した。
ゲートツイリングは、全ての報告された幾何軸に対して最も忠実であり、ベースライン(スピアマン、平均絶対誤差、フルマトリクスCKA診断)よりもジャックニフで解決された唯一の改善であり、動的デカップリング単独は凍結風スケールでベースラインから分離されなかった。
ハードウェアの残留歪みは、有限サンプリングではなく、誤差を支配している。
最も忠実な構成は、カーネルとターゲットのアライメントが最下位であり、ステートベクターとハードウェアのラベル置換参照より下に位置する。
我々は,非アフィン歪みの正規化特性として,捕捉信号ではなく,小型のハードウェアアップリフトを読み出した。
これらは1つのバックエンド上の単一ジョブの記述的な結果であり、因果緩和効果の推定ではなく、量子アドバンテージ、ハードウェア分類器優位性、あるいは予測クレームは作成されない。
実装の忠実度とタスク関連性は異なる軸であり、ハードウェア量子機械学習の研究は両方を報告すべきである。
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