Uus kvant-masinõppe algoritm: poolitatud varjatud kvant-Markovi mudel, mis on inspireeritud kvanttingimuslikust põhivõrrandist

Uus kvant-masinõppe algoritm: poolitatud varjatud kvant-Markovi mudel, mis on inspireeritud kvanttingimuslikust põhivõrrandist

Ajatempel: 24. jaanuar 2024 7:38
Allikasõlm: 3083772

Xiao-Yu Li1, Qin-Sheng Zhu2, Yong Hu2, Hao Wu2,3, Guo-Wu Yang4, Lian-Hui Yu2ja Geng Chen4

1Info- ja tarkvaratehnika kool, Hiina elektroonikateaduse ja -tehnoloogia ülikool, Cheng Du, 610054, Hiina
2Hiina elektroonikateaduse ja tehnoloogia ülikooli füüsikakool, Cheng Du, 610054, Hiina
3Kashi elektroonika ja infotööstuse tehnoloogia instituut, Kash, 844000, Hiina
4Hiina elektroonikateaduse ja -tehnoloogia ülikooli arvutiteaduse ja tehnika kool, Cheng Du, 610054, Hiina

Kas see artikkel on huvitav või soovite arutada? Scite või jätke SciRate'i kommentaar.

Abstraktne

Varjatud kvantmarkovi mudelil (HQMM) on märkimisväärne potentsiaal aegridade andmete analüüsimiseks ja stohhastiliste protsesside uurimiseks kvantdomeenis kui uuendusvõimalus, millel on potentsiaalsed eelised klassikaliste Markovi mudelite ees. Selles artiklis tutvustasime jagatud HQMM-i (SHQMM) varjatud kvant-Markovi protsessi rakendamiseks, kasutades tingimuslikku põhivõrrandit peene tasakaalu tingimusega, et demonstreerida kvantsüsteemi sisemiste olekute vahelisi seoseid. Eksperimentaalsed tulemused näitavad, et meie mudel ületab rakenduste ulatuse ja töökindluse osas varasemaid mudeleid. Lisaks loome HQMM-i parameetrite lahendamiseks uue õppealgoritmi, seostades kvanttingimusliku põhivõrrandi HQMM-iga. Lõpuks annab meie uuring selgeid tõendeid selle kohta, et kvanttranspordisüsteemi võib pidada HQMM-i füüsiliseks esituseks. SHQMM koos kaasnevate algoritmidega pakub uudset meetodit kvantsüsteemide ja füüsilisel teostusel põhinevate aegridade analüüsimiseks.

Esiletõstetud pilt: $ρ^n(t)$ laiendatud arvutusskeem jadakomplekti $y_0$, $y_1$ · · · , $y_T$ jaoks.

Populaarne kokkuvõte

Selles töös, lähtudes avatud süsteemi füüsikateooria raamistikust ja kasutades üksikasjalike tasakaalutingimuste kasutuselevõtust tuletatud kvanttingimuse peavõrrandit, loome teoreetiliselt seose kvanttingimuse põhivõrrandi ja kvantpeidetud Markovi mudeli vahel. Samal ajal pakume välja uudse jagava kvantmarkovi mudeli (SHQMM). Põnevalt ei kinnita eksperimentaalsed tulemused mitte ainult kvantalgoritmide paremust klassikaliste algoritmide ees, vaid näitavad ka, et meie mudel ületab varasemaid HQMM-e, pakkudes laialdasi rakendusi kvantsüsteemide siseolekute uurimisel.

► BibTeX-i andmed

► Viited

[1] Juan I Cirac ja Peter Zoller. "Kvantarvutused külmlõksu ioonidega". Physical Review letters 74, 4091 (1995).
https://​/​doi.org/​10.1103/​physrevlett.74.4091

[2] Emanuel Knill, Raymond Laflamme ja Gerald J Milburn. "Skeem tõhusaks kvantarvutamiseks lineaarse optikaga". loodus 409, 46–52 (2001).
https://​/​doi.org/​10.1038/​35051009

[3] Jacob Biamonte, Peter Wittek, Nicola Pancotti, Patrick Rebentrost, Nathan Wiebe ja Seth Lloyd. "Kvantmasinaõpe". Nature 549, 195–202 (2017).
https://​/​doi.org/​10.1038/​nature23474

[4] M Cerezo, Guillaume Verdon, Hsin-Yuan Huang, Lukasz Cincio ja Patrick J Coles. "Väljakutsed ja võimalused kvantmasinaõppes". Loodusarvutusteadus 2, 567–576 (2022).
https:/​/​doi.org/​10.1038/​s43588-022-00311-3

[5] Kishor Bharti, Alba Cervera-Lierta, Thi Ha Kyaw, Tobias Haug, Sumner Alperin-Lea, Abhinav Anand, Matthias Degroote, Hermanni Heimonen, Jakob S Kottmann, Tim Menke jt. "Mürarikkad keskmise skaala kvant- (nisq) algoritmid (2021)" (2021). arXiv:2101.08448v1.
arXiv: 2101.08448v1

[6] Alán Aspuru-Guzik, Roland Lindh ja Markus Reiher. "Aine simulatsiooni (r) evolutsioon". ACS keskteadus 4, 144–152 (2018).
https://​/​doi.org/​10.1021/​acscentsci.7b00550

[7] Iulia M Georgescu, Sahel Ashhab ja Franco Nori. "Kvantsimulatsioon". Reviews of Modern Physics 86, 153 (2014).
https://​/​doi.org/​10.1103/​RevModPhys.86.153

[8] Markus Reiher, Nathan Wiebe, Krysta M Svore, Dave Wecker ja Matthias Troyer. "Reaktsioonimehhanismide selgitamine kvantarvutites". Proceedings of the National Academy of Sciences 114, 7555–7560 (2017).
https://​/​doi.org/​10.1073/​pnas.1619152114

[9] Yudong Cao, Jhonathan Romero ja Alán Aspuru-Guzik. "Kvantarvutite potentsiaal ravimite avastamiseks". IBM Journal of Research and Development 62, 6–1 (2018).
https://​/​doi.org/​10.1147/​JRD.2018.2888987

[10] Roman Orus, Samuel Mugel ja Enrique Lizaso. "Kvantarvutus rahanduse jaoks: ülevaade ja väljavaated". Arvustused füüsikas 4, 100028 (2019).
https://​/​doi.org/​10.1016/​j.revip.2019.100028

[11] Pierre-Luc Dallaire-Demers, Jonathan Romero, Libor Veis, Sukin Sim ja Alán Aspuru-Guzik. "Madala sügavusega vooluringi ansatz korreleeritud fermioonsete olekute ettevalmistamiseks kvantarvutis". Quantum Science and Technology 4, 045005 (2019).
https://​/​doi.org/​10.1088/​2058-9565/​ab3951

[12] Elizabeth Fons, Paula Dawson, Jeffrey Yau, Xiao-jun Zeng ja John Keane. "Uudne dünaamiline varade jaotamise süsteem, mis kasutab nutika beetaversiooni investeerimise jaoks funktsioonide varjatud Markovi mudeleid." Expert Systems with Applications 163, 113720 (2021).
https://​/​doi.org/​10.1016/​j.eswa.2020.113720

[13] PV Chandrika, K Visalakshmi ja K Sakthi Srinivasan. “Varjatud Markovi mudelite rakendamine aktsiakaubanduses”. 2020. aastal toimub 6. rahvusvaheline täiustatud andmetöötlus- ja sidesüsteemide konverents (ICACCS). Lk 1144–1147. (2020).
https://​/​doi.org/​10.1109/​ICACCS48705.2020.9074387

[14] Dima Suleiman, Arafat Awajan ja Wael Al Etaiwi. "Varjatud Markovi mudeli kasutamine loomulikus araabia keele töötlemises: uuring". Procedia informaatika 113, 240–247 (2017).
https://​/​doi.org/​10.1016/​j.procs.2017.08.363

[15] Hariz Zakka Muhammad, Muhammad Nasrun, Casi Setianingsih ja Muhammad Ary Murti. "Inglise-indoneesia tõlkija kõnetuvastus, kasutades varjatud Markovi mudelit". 2018. aastal toimus rahvusvaheline signaalide ja süsteemide konverents (ICSigSys). Lk 255–260. IEEE (2018).
https://​/​doi.org/​10.1109/​ICSIGSYS.2018.8372768

[16] Erik LL Sonnhammer, Gunnar Von Heijne, Anders Krogh jt. "Varjatud Markovi mudel transmembraansete heeliksite ennustamiseks valgujärjestustes". LSMB-s 1998. Lk 175–182. (1998). url: https://​/​cdn.aaai.org/​ISMB/​1998/​ISMB98-021.pdf.
https://​/​cdn.aaai.org/​ISMB/​1998/​ISMB98-021.pdf

[17] Gary Xie ja Jeanne M Fair. "Varjatud Markovi mudel: lühim ainulaadne lähenemisviis valgutoksiinide, virulentsusfaktorite ja antibiootikumiresistentsuse geenide tuvastamiseks". BMC Research Notes 14, 1–5 (2021).
https://​/​doi.org/​10.21203/​rs.3.rs-185430/​v1

[18] Sean R Eddy. "Mis on varjatud Markovi mudel?". Nature biotechnology 22, 1315–1316 (2004).
https://​/​doi.org/​10.1038/​nbt1004-1315

[19] Paul M Baggenstoss. Modifitseeritud baum-welchi algoritm mitme vaatlusruumiga varjatud Markovi mudelite jaoks. IEEE Transactions on kõne ja helitöötlus 9, 411–416 (2001).
https://​/​doi.org/​10.1109/​89.917686

[20] Aleksandar Kavcic ja Jose MF Moura. "Viterbi algoritm ja Markovi müra mälu". IEEE Transactions on information theory 46, 291–301 (2000).
https://​/​doi.org/​10.1109/​18.817531

[21] Todd K Kuu. "Ootuste maksimeerimise algoritm". IEEE signaalitöötlusajakiri 13, 47–60 (1996).
https://​/​doi.org/​10.1109/​79.543975

[22] Alex Monras, Almut Beige ja Karoline Wiesner. "Varjatud kvant-Markovi mudelid ja mitme keha olekute mittekohanev lugemine" (2010). arXiv: 1002.2337.
arXiv: 1002.2337

[23] Siddarth Srinivasan, Geoff Gordon ja Byron Boots. "Varjatud kvantmarkovi mudelite õppimine". Amos Storkey ja Fernando Perez-Cruz, toimetajad, Proceedings of the Twenty-First International Conference on Artificial Intelligence and Statistics. Proceedings of Machine Learning Research, 84. köide, lk 1979–1987. PMLR (2018). url: https://​/​proceedings.mlr.press/​v84/​srinivasan18a.html.
https://​/​proceedings.mlr.press/​v84/​srinivasan18a.html

[24] Herbert Jaeger. "Jälgitavad operaatori mudelid diskreetsete stohhastiliste aegridade jaoks". Neural Computation 12, 1371–1398 (2000).
https://​/​doi.org/​10.1162/​089976600300015411

[25] Qing Liu, Thomas J. Elliott, Felix C. Binder, Carlo Di Franco ja Mile Gu. "Optimaalne stohhastiline modelleerimine ühtse kvantdünaamikaga". Phys. Rev. A 99, 062110 (2019).
https://​/​doi.org/​10.1103/​PhysRevA.99.062110

[26] Thomas J Elliott. "Mittedeterministlike varjatud Markovi mudelite kvantrakenduste mälu tihendamine ja termiline efektiivsus". Füüsiline ülevaade A 103, 052615 (2021).
https://​/​doi.org/​10.1103/​PhysRevA.103.052615

[27] Sandesh Adhikary, Siddarth Srinivasan, Geoff Gordon ja Byron Boots. "Varjatud kvant-Markovi mudelite ekspressiivsus ja õppimine". Tehisintellekti ja statistika rahvusvahelisel konverentsil. Lk 4151–4161. (2020). url: http://​/​proceedings.mlr.press/​v108/​adhikary20a/​adhikary20a.pdf.
http://​/​proceedings.mlr.press/​v108/​adhikary20a/​adhikary20a.pdf

[28] Bo Jiang ja Yu-Hong Dai. "Piirangute säilitamise värskendusskeemide raamistik Stiefeli kollektori optimeerimiseks". Matemaatiline programmeerimine 153, 535–575 (2015).
https:/​/​doi.org/​10.1007/​s10107-014-0816-7

[29] Vanio Markov, Vladimir Rastunkov, Amol Deshmukh, Daniel Fry ja Charlee Stefanski. “Kvant-peidetud markovi mudelite rakendamine ja õppimine” (2022). arXiv:2212.03796v2.
arXiv: 2212.03796v2

[30] Xiantao Li ja Chunhao Wang. "Markovi avatud kvantsüsteemide simuleerimine kõrgema järgu seeria laiendamise abil" (2022). arXiv:2212.02051v2.
arXiv: 2212.02051v2

[31] Yoshitaka Tanimura. "Stohhastiline Liouville, Langevin, Fokker-Planck ja põhivõrrandi lähenemisviisid kvanthajutussüsteemidele". Journal of the Physical Society of Japan 75, 082001 (2006).
https://​/​doi.org/​10.1143/​JPSJ.75.082001

[32] Akihito Ishizaki ja Graham R Fleming. "Kvantkoherentse ja ebajärjekindla hüppe dünaamika ühtne käsitlemine elektroonilises energiaülekandes: vähendatud hierarhia võrrandi lähenemisviis". The Journal of Chemical physics 130 (2009).
https://​/​doi.org/​10.1063/​1.3155372

[33] Jinshuang Jin, Xiao Zheng ja YiJing Yan. "Disipatiivsete elektrooniliste süsteemide ja kvanttranspordi täpne dünaamika: liikumisviiside hierarhilised võrrandid". The Journal of Chemical physics 128 (2008).
https://​/​doi.org/​10.1063/​1.2938087

[34] Lewis A Clark, Wei Huang, Thomas M Barlow ja Almut Beige. "Varjatud kvantmarkovi mudelid ja avatud kvantsüsteemid kohese tagasisidega". ISCS 2014 interdistsiplinaarsel komplekssüsteemide sümpoosionil. Lk 143–151. (2015).
https:/​/​doi.org/​10.1007/​978-3-319-10759-2$_$16

[35] Xin-Qi Li, JunYan Luo, Yong-Gang Yang, Ping Cui ja YiJing Yan. "Kvantmeistervõrrandi lähenemisviis kvanttranspordile mesoskoopiliste süsteemide kaudu". Physical Review B 71, 205304 (2005).
https://​/​doi.org/​10.1103/​PhysRevB.71.205304

[36] Michael J Kastoryano, Fernando GSL Brandão, András Gilyén jt. "Kvanttermilise oleku ettevalmistamine" (2023). arXiv:2303.18224.
arXiv: 2303.18224

[37] Ming-Jie Zhao ja Herbert Jaeger. "Normaalselt jälgitavad operaatorimudelid". Neural Computation 22, 1927–1959 (2010).
https://​/​doi.org/​10.1162/​neco.2010.03-09-983

[38] Sandesh Adhikary, Siddarth Srinivasan ja Byron Boots. "Kvantgraafiliste mudelite õppimine, kasutades piiratud gradiendi laskumist stiefeli kollektoril" (2019). arXiv:2101.08448v1.
arXiv: 2101.08448v1

[39] MS Vijayabaskar David R. Westhead, toimetaja. "Varjatud Markovi mudelid". 2. köide, lk 18. Humana New York, NY. (2017).
https:/​/​doi.org/​10.1007/​978-1-4939-6753-7

Viidatud

See raamat on avaldatud Quantum all Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0) litsents. Autoriõigus jääb algsetele autoriõiguste valdajatele, näiteks autoritele või nende institutsioonidele.

Ajatempel:

Veel alates Quantum Journal