論文の概要: Photometric Redshift Estimation with Hybrid Quantum Neural Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.35196v1
• Date: Mon, 26 Oct 2026 10:48:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-29 18:25:29.914721
• Title: Photometric Redshift Estimation with Hybrid Quantum Neural Network
• Title（参考訳）: ハイブリッド量子ニューラルネットワークによる光赤方偏移推定
• Abstract要約: ハイブリッド量子ニューラルネットワーク(HQNN)を用いて、2つの天文学的なサーベイのデータを用いて構築された銀河データセットの測光赤方偏移を復元する。 HQNNは、基準測度赤方偏移を高い統計的忠実度で継続的に回復する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.306860514967877
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A Hybrid Quantum Neural Network (HQNN) is applied to recover the photometric redshift of a galaxy dataset built using data from two astronomical surveys, the Kilo-Degree Survey (KIDS) and the VISTA Kilo-Degree Infrared Galaxy (VIKING), which provide data with coverage from the optical to the near-infrared electromagnetic spectrum. The results are then compared with those obtained by a classical neural network. We see that HQNN consistently recovers the reference photometric redshift with a high statistical fidelity. Furthermore, both the $R^2$ and the MSE found by the HQNN are consistently better than those found by the classical counterpart (albeit consistent in the error range), proving the worth of further investigating these novel technologies for this particular astrophysical application.
• Abstract（参考訳）: ハイブリッド量子ニューラルネットワーク (HQNN) を用いて、2つの天文学的なサーベイ(Kilo-Degree Survey, KIDS)とVISTA Kilo-Degree Infrared Galaxy (VIKING)のデータを用いて構築された銀河データセットの測光赤方偏移を復元する。 結果は、古典的なニューラルネットワークで得られたものと比較される。 HQNNは、基準測度赤方偏移を高い統計的忠実度で継続的に回復する。 さらに、HQNN が発見した$R^2$ と MSE は、(誤差範囲に一貫性があるにもかかわらず)古典的なものよりも一貫して優れており、この特定の天体物理学的な応用のためにこれらの新しい技術をさらに調査する価値があることを証明している。

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