論文の概要: Task-aligned spectral inductive biases in parameterized quantum circuits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.23834v1
• Date: Fri, 16 Oct 2026 17:53:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-20 00:56:08.060448
• Title: Task-aligned spectral inductive biases in parameterized quantum circuits
• Title（参考訳）: パラメータ化量子回路におけるタスクアラインスペクトル誘導バイアス
• Abstract要約: 2つの異なる入力を持つ量子回路のデータ再ロードについて検討する。 クエリーを符号化することで、信号上で回路の仮説クラスを変更できることが示される。 合成開口レーダにインスパイアされた分類タスクにおいて、この接続について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.545051565822257
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Parameterized quantum circuits are widely investigated in quantum machine learning, yet how their architecture can provide task-aligned inductive biases remains poorly understood. We study data reuploading quantum circuits with two distinct inputs: a signal that varies between samples and a fixed, task-defined spectral query that specifies how the signal should be probed. We show that encoding the query can change the circuit's hypothesis class over the signal by modulating how its existing signal frequencies are combined, without introducing new sample-dependent information. This mechanism matches tasks built on nonuniform Fourier transforms, whose evaluation frequencies specify the query and whose sampling positions guide its encoding. We examine this connection in a classification task inspired by synthetic aperture radar, where acquisition geometry determines a query for classifying unfocused spectral patches before image formation. Across small-scale spectral and radar-like tasks, aligned queries improve learning from limited data over parameter-matched circuits with mismatched or absent queries. These results provide a route from known spectral task structure to the design and validation of inductive biases in parameterized quantum circuits.
• Abstract（参考訳）: 量子化量子回路は量子機械学習において広く研究されているが、そのアーキテクチャがいかにタスク指向の帰納バイアスをもたらすかは理解されていない。 我々は、サンプル間で異なる信号と、その信号がどのように探索されるべきかを示す固定されたタスク定義のスペクトルクエリという、2つの異なる入力で量子回路を再ロードするデータについて研究する。 提案手法では,新しいサンプル依存情報を導入することなく,既存の信号周波数をどのように組み合わせるかを調節することにより,回路の仮説クラスを信号上で変更可能であることを示す。 このメカニズムは、評価周波数がクエリを指定し、サンプリング位置がそのエンコーディングを導く非一様フーリエ変換上に構築されたタスクと一致する。 合成開口レーダにインスパイアされた分類タスクにおいて、この接続を検証し、画像形成の前に未焦点のスペクトルパッチを分類するクエリを取得幾何学が決定する。 小型のスペクトルやレーダライクなタスク全体にわたって、アライメントクエリは、パラメータマッチングされた回路上の限られたデータからの学習を、ミスマッチまたは欠落したクエリで改善する。 これらの結果は、既知のスペクトルタスク構造からパラメータ化量子回路における帰納バイアスの設計と検証への経路を提供する。

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