論文の概要: When Similarity Is Interaction-Driven: Quantum Kernels for Regime-Sensitive Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.24631v1
• Date: Tue, 25 Aug 2026 14:45:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-26 14:09:35.046126
• Title: When Similarity Is Interaction-Driven: Quantum Kernels for Regime-Sensitive Learning
• Title（参考訳）: インタラクション駆動の類似性 - 正規化学習のための量子カーネル
• Abstract要約: 詐欺や異常検出では、小さな局所摂動は相互作用に敏感な決定境界を横切ることができる。 パウリ弦特徴写像から構築したシンスラブ相互作用モデルと相互作用駆動量子カーネルを導入する。 得られた忠実度カーネルは正の半定値であり、正確なブロック分解されたカーネルを認め、相互作用状態の変化に敏感な幾何を誘導することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.111963438093858
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Similarity in many decision systems is governed not by distance alone but by interactions among variables. In fraud and anomaly detection, small local perturbations can cross interaction-sensitive decision boundaries while leaving ambient distance almost unchanged. Motivated by this setting, we introduce a thin-slab interaction model and an interaction-driven quantum kernel constructed from entangled Pauli-string feature maps. The feature map explicitly encodes sparse high-order block interactions. We show that the resulting fidelity kernel is positive semidefinite, admits an exact block-factorized formulation, and induces a geometry sensitive to changes in interaction regime. Across balanced and imbalanced synthetic experiments spanning third-, fourth-, sixth-, and eighth-order interactions, the proposed kernel consistently outperforms linear, radial basis function, Laplacian, and polynomial kernels, as well as an engineered-interaction linear baseline supplied with the planted block products. On real fraud-detection benchmarks, it achieves the highest mean accuracy and F1 on Credit Card Fraud Detection and ranks second on IEEE-CIS Fraud Detection. These findings show that quantum-kernel performance depends on alignment between feature-map geometry and the underlying predictive structure, rather than on Hilbert-space dimension alone. Because the prescribed block-factorized kernel can also be evaluated exactly on a classical computer, the results establish predictive and representational value rather than computational quantum speedup.
• Abstract（参考訳）: 多くの決定系における類似性は、距離だけでなく変数間の相互作用によっても支配される。 詐欺や異常検出において、小さな局所摂動は、周囲の距離がほとんど変わらないまま、相互作用に敏感な決定境界を横切ることができる。 この設定により、我々は、エンタングルされたパウリ弦特徴写像から構築されたシンスラブ相互作用モデルと相互作用駆動量子カーネルを導入する。 特徴マップはスパース高階ブロックの相互作用を明示的にエンコードする。 得られた忠実度カーネルは正の半定値であり、正確なブロック分解定式化を認め、相互作用状態の変化に敏感な幾何を誘導することを示す。 3階, 4階, 6階, 8階の相互作用にまたがるバランスのとれた, 不均衡な合成実験では, 提案されたカーネルは, 線形, 半径基底関数, ラプラシアン, 多項式カーネル, および, 植込みブロック生成物に供給される工学的相互作用線形ベースラインよりも一貫して優れていた。 実際の不正検出ベンチマークでは、クレジットカード不正検出において最高平均精度とF1を達成し、IEEE-CIS不正検出では第2位となる。 これらの結果から、量子カーネル性能はヒルベルト空間次元のみではなく、特徴写像幾何と下層の予測構造との整合に依存することが示された。 所定のブロック分解されたカーネルも古典的コンピュータ上で正確に評価できるため、計算量子スピードアップよりも予測的および表現的値を確立することができる。

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