論文の概要: QuantumPhaseNet: A Gauge-Covariant Geometric and Quantum-Spectral Theory of Semantic Concept Hierarchies with Prototype Validation of a Classical Quantum-Inspired Model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.15820v1
- Date: Sun, 16 Aug 2026 15:52:50 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-18 19:59:03.434662
- Title: QuantumPhaseNet: A Gauge-Covariant Geometric and Quantum-Spectral Theory of Semantic Concept Hierarchies with Prototype Validation of a Classical Quantum-Inspired Model
- Title(参考訳): QuantumPhaseNet:古典的量子に着想を得たモデルのプロトタイプ検証を伴う意味論的概念階層のゲージ-共変幾何学および量子スペクトル理論
- Abstract要約: 本稿では、Transformer表現の量子スペクトル拡張であるQuantumPhaseNetを提案する。
文脈依存の意味状態は複素振幅としてモデル化される。
低周波グラフモードは文書レベルの談話方向を定義する。
- 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 present QuantumPhaseNet, a gauge-covariant geometric and quantum-spectral extension of Transformer representations. Context-dependent semantic states are modeled as complex amplitudes; a covariant phase rate induces a semantic wavelength used as a proxy for conceptual scale; and low-frequency graph modes define a document-level discourse direction. The theoretical part establishes local gauge invariance, unitarity of the quantum block, boundedness and conditional stability of WavePhase Attention, and a calibratable hallucination-risk formulation. We also implemented a fully offline Validation Studio for the classical quantum-inspired pipeline in Section 14.1 and evaluated the five research questions in Section 16.1 on its built-in synthetic setting (n=240, observation noise 0.22, circuit noise 0.08, five seeds). RQ1 yielded a wavelength-hierarchy Spearman correlation of 0.852 versus 0.707 for the baseline, 87.3% direction accuracy, and AUC 0.953. RQ2 achieved discourse alignment 0.933 versus 0.589 and 41.2 versus 16.2 paragraphs before drift. RQ3 achieved AUROC 0.881 versus cosine 0.765 and phase-shuffle 0.536. RQ4 achieved error-detection AUROC 0.854 versus entropy 0.634, with Brier 0.150 and ECE 0.098. RQ5 did not show quantum advantage: target probability and end-to-end cost efficiency were 25.5% and 0.107, compared with 70.7% and 0.707 for the Chebyshev classical approximation. These results provide initial synthetic evidence for the classical quantum-inspired components, but not external validity or unconditional quantum speedup.
- Abstract(参考訳): 本稿では、変圧器表現のゲージ共変幾何および量子スペクトル拡張であるQuantumPhaseNetを提案する。
文脈依存のセマンティックステートは複雑な振幅としてモデル化され、共変位相は概念スケールのプロキシとして使われるセマンティック波長を誘導し、低周波グラフモードは文書レベルの談話方向を定義する。
理論部は、局所ゲージ不変性、量子ブロックのユニタリ性、WavePhase Attentionの有界性と条件安定性、および校正可能な幻覚リスクの定式化を確立する。
また、第14.1節で古典的量子インスピレーションパイプラインのための完全オフライン検証スタジオを実装し、その内蔵合成条件(n=240、観測ノイズ0.22、回路ノイズ0.08、5シード)について、第16.1節の5つの研究課題を評価した。
RQ1は、ベースラインの0.852対0.707、方向精度87.3%、AUC0.953の波長階層スピアマン相関を得た。
RQ2は漂流前の0.933対0.589対41.2対16.2段落を達成した。
RQ3はAUROC 0.881をコサイン0.765と位相シャッフル0.536で達成した。
RQ4はAUROC 0.854、エントロピー0.634、ブライア0.150、ECE0.098を達成した。
RQ5は量子的優位性を示しておらず、目標確率とエンドツーエンドのコスト効率は25.5%と0.107であり、チェビシェフの古典近似では70.7%と0.707であった。
これらの結果は、古典的な量子にインスパイアされたコンポーネントの初期の合成証拠を提供するが、外部の妥当性や非条件の量子スピードアップは示さない。
関連論文リスト
- QTrans: A Quantum Transformer for Sentiment Classification [30.090297417712502]
本稿では、パラメータ化量子回路を用いてクエリ、キー、値の特徴を構成するQTransモデルを提案する。
MR、CR、MPQAデータセットの実験結果は、QTransがそれぞれ72.13%、69.51%、63.45%のテスト精度を達成したことを示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-09-10T06:04:31Z) - Classical and Hybrid Quantum Machine Learning for Trigger-Like Event Selection on CMS Open Data: An Eight-Qubit, PCA-Constrained Benchmark [0.9106818059692908]
イベントトリガーは高エネルギー物理学の中心に位置し、そこでは稀な関心事が維持されなければならない。
この研究は、サポートベクターマシン、人工ニューラルネットワーク、畳み込みネットワーク、長期記憶ネットワークの4つの古典的機械学習モデルを比較する。
CMSオープンデータから構築されたトリガのようなバイナリ分類タスク上の4つのハイブリッド量子対向体。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-08-26T15:32:44Z) - QSTAR: Quantum Selective Transfer with Adaptive Routing [2.417944170423441]
低信頼度サンプルのみをフォールバックブランチにルーティングする選択QTLフレームワークを提案する。
手動で設計したQTLヘッド、KetGPTで設計された量子ヘッド、パラメータマッチングされた古典的ベースラインを比較した。
適応型KetGPT-QTLは80.9%の精度と0.807のF1スコアに達し、適応型古典ベースラインを上回っている。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-07-23T15:14:29Z) - Quantum-classical crossover in fault-tolerant quantum dynamics simulation [56.198154828333685]
我々は、コヒーレントな観測可能推定と非クリフォード回転の時空間効率実装を組み合わせたスケーラブルなフォールトトレラントフレームワークを提案する。
最先端テンソルネットワークと変分モンテカルロアルゴリズムに対するベンチマークでは、混合場イジングダイナミクスのための具体的なクロスオーバーが明らかにされている。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-07-17T16:54:25Z) - The Fourier Wall: Why Public Tabular Datasets Refuse Quantum Advantage, and a Certified Recipe for Where It Lives [0.0]
量子機械学習モデルは通常、注意深く調整された古典的なベースラインを失う。
シミュレーション不要な構造画面であるSPECTRAとして条件を運用する。
工業用スマートメーターデータでは、SPECTRAは実際のピーク負荷目標を正しく拒否し、勾配木は0.999のROC-AUCに達する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-07-17T10:24:57Z) - String dynamics of a (2+1)D U(1) quantum link model on a digital quantum computer [31.97022940990016]
(2+1)D U(1) 純ゲージ理論は、非零弦張力の弦を持つ閉相に常に存在する。
このことは、量子コンピューティング手法において、凝縮ゲージ理論の弦動力学を研究するために有用な試験場となる。
量子コンピュータ上に最小のU(1)量子リンクモデルを実装する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-06-17T21:11:32Z) - Breaking QAOA's Fixed Target Hamiltonian Barrier: A Fully Connected Quantum Boltzmann Machine via Bilevel Optimization [7.496694070699515]
この研究は、量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)の従来の回路を2レベル最適化アーキテクチャに拡張する。
その結果,QAOA回路の単一層(p=1)のみを用いて,優れた性能を示すことがわかった。
このモデルは、ノイズが現在の主流の商用量子コンピューティングデバイスの上限を超える場合であっても、強い堅牢性を維持する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-05-08T09:20:33Z) - Gated QKAN-FWP: Scalable Quantum-inspired Sequence Learning [38.502127166117674]
量子インスパイアされたKolmogorov-Arnold Network(QKAN)とFWPを統合した高速軽量フレームワークQKAN-FWPを提案する。
私たちは、DARUAN(DatA Re-Uploading ActivatioN)として知られる、学習可能な非線形アクティベーションとしてシングルキュービットデータ再ロード回路を使用している。
時系列ベンチマーク,MiniGrid強化学習,および実世界の太陽周期予測を主要な実践的結果として取り上げ,その枠組みを評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-05-07T13:04:09Z) - Classically Forbidden Signatures of Quantum Coherence in the Mesoscopic Lipkin-Meshkov-Glick Model [0.0]
N370スピンの集合量子系は、ホウ素-アインシュタイン凝縮体(BEC)において古典的に禁止された時間的相関を示す
5レベルリンドブラッドシミュレーションでは、K_3 1.32が生成され、BECターゲットでしきい値 gamma_phi 0.289 s-1 が低下する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-04-19T05:45:56Z) - First-Principles Optical Descriptors and Hybrid Classical-Quantum Classification of Er-Doped CaF$_2$ [3.039491211255488]
本稿では、第一原理光ディスクリプタを用いて、ErドープCaF$からプリスタンスCaF$を識別するための古典量子機械学習フレームワークを提案する。
1系あたりのエネルギー分解点1,589点から、遷移エネルギー$E$、絶滅係数$$、吸収係数$$を含む物理的に解釈可能な記述子を抽出した。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-01-31T05:43:59Z) - Performance Guarantees for Quantum Neural Estimation of Entropies [31.955071410400947]
量子神経推定器(QNE)は古典的ニューラルネットワークとパラメトリズド量子回路を組み合わせたものである。
非漸近的エラーリスク境界の形で測定された相対エントロピーのQNEの形式的保証について検討する。
我々の理論は、測定された相対エントロピーに対するQNEの原則的実装を促進することを目的としている。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-11-24T16:36:06Z) - Bayesian Quantum Amplitude Estimation [46.03321798937855]
量子振幅推定のための問題調整およびノイズ認識ベイズアルゴリズムであるBAEを提案する。
耐障害性シナリオでは、BAEはハイゼンベルク限界を飽和させることができ、デバイスノイズが存在する場合、BAEはそれを動的に特徴付け、自己適応することができる。
本稿では,振幅推定アルゴリズムのベンチマークを提案し,他の手法に対してBAEをテストする。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-05T18:09:41Z) - Physics Inspired Criterion for Pruning-Quantization Joint Learning [30.437300158693795]
PIC-PQ(Pruning-quantization Joint Learning)のための新しい物理基準を提案する。
物理インスパイアされた基準(PIC)における学習可能なスケール変形によるフィルタの重要度分布とフィルタ特性(FP)の線形関係を確立する。
画像分類のベンチマーク実験により、PIC-PQは精度とビット演算(BOP)圧縮比の良好なトレードオフをもたらすことが示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-01T13:25:16Z)
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。