Nowy algorytm kwantowego uczenia maszynowego: podzielony ukryty kwantowy model Markowa inspirowany kwantowym równaniem wzorcowym warunkowym

Nowy algorytm kwantowego uczenia maszynowego: podzielony ukryty kwantowy model Markowa inspirowany kwantowym równaniem wzorcowym warunkowym

Znacznik czasu: 24 stycznia 2024 7:38
Węzeł źródłowy: 3083772

Xiao-Yu Li1, Qin-Sheng Zhu2, Yong Hu2, Hao Wu2,3, Guo-Wu Yang4, Lian-Hui Yu2i Geng Chena4

1Szkoła Informatyki i Inżynierii Oprogramowania, Uniwersytet Nauk Elektronicznych i Technologii Chin, Cheng Du, 610054, Chiny
2Szkoła Fizyki, Uniwersytet Nauk Elektronicznych i Technologii Chin, Cheng Du, 610054, Chiny
3Instytut Elektroniki i Technologii Przemysłu Informacyjnego w Kash, Kash, 844000, Chiny
4Szkoła Informatyki i Inżynierii, Uniwersytet Nauk Elektronicznych i Technologii Chin, Cheng Du, 610054, Chiny

Czy ten artykuł jest interesujący czy chcesz dyskutować? Napisz lub zostaw komentarz do SciRate.

Abstrakcyjny

Ukryty kwantowy model Markowa (HQMM) ma znaczny potencjał w zakresie analizowania danych szeregów czasowych i badania procesów stochastycznych w domenie kwantowej jako opcja modernizacji posiadająca potencjalną przewagę nad klasycznymi modelami Markowa. W tym artykule wprowadziliśmy rozdzielony HQMM (SHQMM) do implementacji ukrytego kwantowego procesu Markowa, wykorzystując warunkowe równanie główne z warunkiem dokładnej równowagi, aby zademonstrować wzajemne powiązania między stanami wewnętrznymi układu kwantowego. Wyniki eksperymentów sugerują, że nasz model przewyższa poprzednie modele pod względem zakresu zastosowań i wytrzymałości. Dodatkowo ustanawiamy nowy algorytm uczenia się do rozwiązywania parametrów w HQMM poprzez powiązanie kwantowego warunkowego równania głównego z HQMM. Wreszcie nasze badanie dostarcza wyraźnych dowodów na to, że kwantowy system transportu można uznać za fizyczną reprezentację HQMM. SHQMM wraz z towarzyszącymi mu algorytmami stanowi nowatorską metodę analizy układów kwantowych i szeregów czasowych opartą na implementacji fizycznej.

Wyróżniony obraz: Rozszerzony diagram obliczeniowy $ρ^n(t)$ dla zbioru ciągów $y_0$, $y_1$ · · · , $y_T$.

Popularne podsumowanie

W tej pracy, wychodząc od teorii fizycznej układów otwartych i wykorzystując główne równanie stanu kwantowego wyprowadzone z wprowadzenia szczegółowych warunków bilansowych, teoretycznie ustalamy powiązanie pomiędzy głównym równaniem stanu kwantowego a ukrytym kwantowym modelem Markowa. Jednocześnie proponujemy nowatorski Dzielący Kwantowy Model Markowa (SHQMM). Co ekscytujące, wyniki eksperymentów nie tylko potwierdzają wyższość algorytmów kwantowych nad algorytmami klasycznymi, ale także pokazują, że nasz model przewyższa poprzednie HQMM, oferując szerokie zastosowania w badaniu stanów wewnętrznych układów kwantowych.

► Dane BibTeX

► Referencje

[1] Juan I Cirac i Peter Zoller. „Obliczenia kwantowe z jonami uwięzionymi na zimno”. Listy z przeglądu fizycznego 74, 4091 (1995).
https: / / doi.org/ 10.1103 / physrevlett.74.4091

[2] Emanuel Knill, Raymond Laflamme i Gerald J. Milburn. „Schemat wydajnych obliczeń kwantowych z optyką liniową”. natura 409, 46–52 (2001).
https: / / doi.org/ 10.1038 / 35051009

[3] Jacob Biamonte, Peter Wittek, Nicola Pancotti, Patrick Rebentrost, Nathan Wiebe i Seth Lloyd. „Kwantowe uczenie maszynowe”. Przyroda 549, 195–202 (2017).
https: / / doi.org/ 10.1038 / nature23474

[4] M. Cerezo, Guillaume Verdon, Hsin-Yuan Huang, Łukasz Cincio i Patrick J. Coles. „Wyzwania i możliwości uczenia maszynowego kwantowego”. Nature Computational Science 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 i in. „Zaszumione algorytmy kwantowe średniej skali (nisq) (2021)” (2021). arXiv:2101.08448v1.
arXiv: 2101.08448v1

[6] Alán Aspuru-Guzik, Roland Lindh i Markus Reiher. „Symulacja (r)ewolucji materii”. ACS central science 4, 144–152 (2018).
https://​/​doi.org/​10.1021/​acscentsci.7b00550

[7] Iulia M. Georgescu, Sahel Ashhab i Franco Nori. „Symulacja kwantowa”. Recenzje Modern Physics 86, 153 (2014).
https: / / doi.org/ 10.1103 / RevModPhys.86.153

[8] Markus Reiher, Nathan Wiebe, Krysta M Svore, Dave Wecker i Matthias Troyer. „Wyjaśnienie mechanizmów reakcji na komputerach kwantowych”. Materiały Narodowej Akademii Nauk 114, 7555–7560 (2017).
https: / / doi.org/ 10.1073 / pnas.1619152114

[9] Yudong Cao, Jhonathan Romero i Alán Aspuru-Guzik. „Potencjał obliczeń kwantowych do odkrywania leków”. IBM Journal of Research and Development 62, 6-1 (2018).
https: // doi.org/ 10.1147 / JRD.2018.2888987

[10] Romana Orusa, Samuela Mugela i Enrique Lizaso. „Obliczenia kwantowe dla finansów: przegląd i perspektywy”. Recenzje w Fizyka 4, 100028 (2019).
https: / / doi.org/ 10.1016 / j.revip.2019.100028

[11] Pierre-Luc Dallaire-Demers, Jonathan Romero, Libor Veis, Sukin Sim i Alán Aspuru-Guzik. „Ansatz obwodu o małej głębokości do przygotowania skorelowanych stanów fermionowych na komputerze kwantowym”. Kwantowa nauka i technologia 4, 045005 (2019).
https: / / doi.org/ 10.1088 / 2058-9565 / ab3951

[12] Elizabeth Fons, Paula Dawson, Jeffrey Yau, Xiao-jun Zeng i John Keane. „Nowatorski system dynamicznej alokacji aktywów wykorzystujący modele Markowa z ukrytymi cechami do inteligentnego inwestowania w wersję beta”. Systemy ekspertowe z aplikacjami 163, 113720 (2021).
https://​/​doi.org/​10.1016/​j.eswa.2020.113720

[13] PV Chandrika, K Visalakshmi i K Sakthi Srinivasan. „Zastosowanie ukrytych modeli Markowa w obrocie akcjami”. W 2020 r. 6. Międzynarodowa Konferencja na temat Zaawansowanych Systemów Obliczeniowych i Komunikacyjnych (ICACCS). Strony 1144–1147. (2020).
https://​/​doi.org/​10.1109/​ICACCS48705.2020.9074387

[14] Dima Suleiman, Arafat Awajan i Wael Al Etaiwi. „Wykorzystanie ukrytego modelu Markowa w przetwarzaniu naturalnego języka arabskiego: ankieta”. Procedia informatyka 113, 240–247 (2017).
https://​/​doi.org/​10.1016/​j.procs.2017.08.363

[15] Hariz Zakka Muhammad, Muhammad Nasrun, Casi Setianingsih i Muhammad Ary Murti. „Rozpoznawanie mowy dla tłumacza z języka angielskiego na indonezyjski przy użyciu ukrytego modelu Markowa”. W 2018 r. Międzynarodowa Konferencja na temat Sygnałów i Systemów (ICSigSys). Strony 255–260. IEEE (2018).
https://​/​doi.org/​10.1109/​ICSIGSYS.2018.8372768

[16] Erik LL Sonnhammer, Gunnar Von Heijne, Anders Krogh i in. „Ukryty model Markowa do przewidywania helis transbłonowych w sekwencjach białkowych”. W LSMB 1998. Strony 175–182. (1998). adres URL: https://​/​cdn.aaai.org/​ISMB/​1998/​ISMB98-021.pdf.
https://​/​cdn.aaai.org/​ISMB/​1998/​ISMB98-021.pdf

[17] Gary Xie i Jeanne M Fair. „Ukryty model Markowa: najkrótsze unikalne reprezentatywne podejście do wykrywania toksyn białkowych, czynników zjadliwości i genów oporności na antybiotyki”. BMC Research Notes 14, 1–5 (2021).
https://​/​doi.org/​10.21203/​rs.3.rs-185430/​v1

[18] Sean R. Eddy. „Co to jest ukryty model Markowa?”. Biotechnologia przyrodnicza 22, 1315–1316 (2004).
https://​/​doi.org/​10.1038/​nbt1004-1315

[19] Paweł M. Baggenstoss. „Zmodyfikowany algorytm Bauma-Welcha dla ukrytych modeli Markowa z wieloma przestrzeniami obserwacyjnymi”. IEEE Transakcje dotyczące przetwarzania mowy i dźwięku 9, 411–416 (2001).
https: / / doi.org/ 10.1109 / 89.917686

[20] Aleksandar Kavcic i Jose MF Moura. „Algorytm Viterbiego i pamięć szumu Markowa”. IEEE Transakcje dotyczące teorii informacji 46, 291–301 (2000).
https: / / doi.org/ 10.1109 / 18.817531

[21] Todda K. Moona. „Algorytm maksymalizacji oczekiwań”. Magazyn IEEE dotyczący przetwarzania sygnałów 13, 47–60 (1996).
https: / / doi.org/ 10.1109 / 79.543975

[22] Alex Monras, Almut Beige i Karoline Wiesner. „Ukryte kwantowe modele Markowa i nieadaptacyjny odczyt stanów wielu ciał” (2010). arXiv:1002.2337.
arXiv: 1002.2337

[23] Siddarth Srinivasan, Geoff Gordon i Byron Boots. „Nauka ukrytych kwantowych modeli Markowa”. W: Amos Storkey i Fernando Perez-Cruz, redaktorzy, Proceedings of the Twenty-First International Conference on Artificial Intelligence and Statistics. Tom 84 Proceedings of Machine Learning Research, strony 1979–1987. PMLR (2018). adres URL: https://​/​proceedings.mlr.press/​v84/​srinivasan18a.html.
https://​/​proceedings.mlr.press/​v84/​srinivasan18a.html

[24] Herberta Jaegera. „Obserwowalne modele operatorowe dla dyskretnych stochastycznych szeregów czasowych”. Obliczenia neuronowe 12, 1371–1398 (2000).
https: / / doi.org/ 10.1162 / 089976600300015411

[25] Qing Liu, Thomas J. Elliott, Felix C. Binder, Carlo Di Franco i Mile Gu. „Optymalne modelowanie stochastyczne z jednostkową dynamiką kwantową”. Fiz. Rev. A 99, 062110 (2019).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.99.062110

[26] Thomasa J. Elliotta. „Kompresja pamięci i wydajność cieplna kwantowych implementacji niedeterministycznych ukrytych modeli Markowa”. Przegląd fizyczny A 103, 052615 (2021).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.103.052615

[27] Sandesh Adhikary, Siddarth Srinivasan, Geoff Gordon i Byron Boots. „Ekspresja i uczenie się ukrytych kwantowych modeli Markowa”. Na Międzynarodowej Konferencji na temat sztucznej inteligencji i statystyki. Strony 4151–4161. (2020). adres URL: http://​/​proceedings.mlr.press/​v108/​adhikary20a/​adhikary20a.pdf.
http://​/​proceedings.mlr.press/​v108/​adhikary20a/​adhikary20a.pdf

[28] Bo Jiang i Yu-Hong Dai. „Struktura schematów aktualizacji zachowujących ograniczenia w celu optymalizacji rozmaitości Stiefela”. Programowanie matematyczne 153, 535–575 (2015).
https:/​/​doi.org/​10.1007/​s10107-014-0816-7

[29] Vanio Markov, Vladimir Rastunkov, Amol Deshmukh, Daniel Fry i Charlee Stefański. „Implementacja i nauka kwantowych ukrytych modeli Markowa” (2022). arXiv:2212.03796v2.
arXiv: 2212.03796v2

[30] Xiantao Li i Chunhao Wang. „Symulowanie otwartych układów kwantowych Markowa z wykorzystaniem rozwinięcia szeregów wyższego rzędu” (2022). arXiv:2212.02051v2.
arXiv: 2212.02051v2

[31] Yoshitaka Tanimura. „Stochastyczny Liouville, Langevin, Fokker – Planck i podejścia do równań głównych do układów rozpraszających kwantowo”. Dziennik Towarzystwa Fizycznego Japonii 75, 082001 (2006).
https: / / doi.org/ 10.1143 / JPSJ.75.082001

[32] Akihito Ishizakiego i Grahama R. Fleminga. „Ujednolicone podejście do kwantowej spójnej i niespójnej dynamiki przeskakiwania w elektronicznym transferze energii: podejście oparte na równaniu zredukowanej hierarchii”. The Journal of Chemical Physics 130 (2009).
https: / / doi.org/ 10.1063 / 1.3155372

[33] Jinshuang Jin, Xiao Zheng i YiJing Yan. „Dokładna dynamika rozpraszających układów elektronicznych i transportu kwantowego: podejście hierarchiczne równania ruchu”. The Journal of Chemical Physics 128 (2008).
https: / / doi.org/ 10.1063 / 1.2938087

[34] Lewis A Clark, Wei Huang, Thomas M. Barlow i Almut Beige. „Ukryte kwantowe modele Markowa i otwarte układy kwantowe z natychmiastowym sprzężeniem zwrotnym”. Podczas interdyscyplinarnego sympozjum dotyczącego systemów złożonych ISCS 2014. Strony 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 i YiJing Yan. „Podejście oparte na głównych równaniach kwantowych do transportu kwantowego w układach mezoskopowych”. Przegląd fizyczny B 71, 205304 (2005).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevB.71.205304

[36] Michael J. Kastoryano, Fernando GSL Brandão, András Gilyén i in. „Kwantowe przygotowanie stanu termicznego” (2023). arXiv:2303.18224.
arXiv: 2303.18224

[37] Ming-Jie Zhao i Herberta Jaegera. „Normalnie obserwowalne modele operatorowe”. Obliczenia neuronowe 22, 1927–1959 (2010).
https://​/​doi.org/​10.1162/​neco.2010.03-09-983

[38] Sandesh Adhikary, Siddarth Srinivasan i Byron Boots. „Nauka kwantowych modeli graficznych z wykorzystaniem ograniczonego spadku gradientu na rozmaitości Stiefela” (2019). arXiv:2101.08448v1.
arXiv: 2101.08448v1

[39] MS Vijayabaskar David R. Westhead, redaktor. „Ukryte modele Markowa”. Tom 2, strona 18. Humana Nowy Jork, NY. (2017).
https:/​/​doi.org/​10.1007/​978-1-4939-6753-7

Cytowany przez

Niniejszy artykuł opublikowano w Quantum pod Creative Commons Uznanie autorstwa 4.0 Międzynarodowe (CC BY 4.0) licencja. Prawa autorskie należą do pierwotnych właścicieli praw autorskich, takich jak autorzy lub ich instytucje.

Znak czasu:

Więcej z Dziennik kwantowy