論文の概要: Testing hardware quantum machine learning claims with a null circuit: fill prediction on Binance futures with 129 qubits of an IBM Heron processor

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.41268v1
• Date: Fri, 30 Oct 2026 05:20:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-11-02 22:05:31.620399
• Title: Testing hardware quantum machine learning claims with a null circuit: fill prediction on Binance futures with 129 qubits of an IBM Heron processor
• Title（参考訳）: ハードウェア量子機械学習のクレームをヌル回路でテストする:IBM Heronプロセッサの129キュービットでBinanceの将来を予測する
• Abstract要約: 量子プロセッサは現在、古典モデルの機能ジェネレータとして使われている。 最近のレポートでは、このような機能によって大きな利益が得られ、ノイズの多いハードウェアにのみ現れている。 この種のクレームをテストするための5段階のプロトコルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Quantum processors are now used as feature generators for classical models on tabular data. A circuit encodes each record, the device returns expectation values, and a classical model learns from them. A recent report claimed large gains from such features, gains that appeared only on noisy hardware. These claims are hard to check, because a quantum device is not a static function. Its state changes from job to job and from one calibration to the next, and that drift can leak information about the outcome into the features. We propose a five-step protocol for testing claims of this kind. It runs a circuit that carries no data in the same jobs as the real one. It checks whether the hardware leaves a recognizable mark on each job. It compares random and natural assignments of records to jobs, replays the null results under other submission orders, and closes the leak with a job-purged backtest. We apply it, pre-registered, to the HSBC and IBM study of fill probabilities in bond trading, which reported a large hardware-only gain. We use a public analog task and run the study's circuit on a 129-qubit chain of an IBM Heron processor. Under controlled assignment the hardware features give no gain over classical features, and the device reproduces the ideal features about as well as shot noise allows. Yet every job carries a distinct fingerprint. A circuit with no data at all predicts fills well above chance when records are batched by outcome and the same job sits on both sides of the train/test split. Removing that overlap removes the effect. The protocol costs under an hour of processor time and is designed for any hardware feature or kernel pipeline on tabular data.
• Abstract（参考訳）: 量子プロセッサは現在、表データの古典モデルのための機能ジェネレータとして使われている。 回路は各レコードを符号化し、デバイスは期待値を返す。 最近のレポートでは、このような機能によって大きな利益が得られ、ノイズの多いハードウェアにのみ現れている。 量子デバイスは静的関数ではないため、これらの主張を確認するのは難しい。 その状態は仕事から仕事へ、そしてあるキャリブレーションから次のキャリブレーションへと変化する。 この種のクレームをテストするための5段階のプロトコルを提案する。 実際のものと同一のジョブでデータを転送しない回路を動作させる。 ハードウェアが各ジョブに認識可能なマークを残しているかどうかをチェックする。 レコードのランダムな割り当てと自然の割り当てをジョブと比較し、他のサブミッション命令でnull結果を再生し、ジョブに強制されたバックテストでリークをクローズする。 我々は、HSBCとIBMによる債券取引における充足確率の研究に、事前登録でこれを適用し、ハードウェアのみの大幅な伸びを報告した。 我々は、パブリックアナログタスクを使用して、IBM Heronプロセッサの129量子ビットチェーン上で研究の回路を実行する。 制御された割り当ての下では、ハードウェア機能は古典的な機能よりも利益を得ることができず、このデバイスはショットノイズと同様に理想的な機能を再現する。 しかし、全ての仕事は異なる指紋を持っている。 データのない回路は、結果によってレコードがバッチ化され、同じジョブが列車/テストスプリットの両側に置かれると、その確率をはるかに上回る。 その重複を取り除くと効果がなくなる。 このプロトコルは1時間以内のプロセッサ時間で、タブデータ上のハードウェア機能やカーネルパイプライン用に設計されている。

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