المفاهيم الأساسية
본 연구에서는 시계열 예측 문제를 해결하기 위해 1D 양자 합성곱을 적용하였다. 이전 연구에서 제안된 바와 같이 변분 양자 회로(VQC)가 다차원 푸리에 급수로 표현될 수 있다는 이론적 기반을 바탕으로, 다양한 아키텍처와 앤사츠를 탐구하여 성능을 향상시켰다.
الملخص
본 연구는 시계열 예측 문제에 1D 양자 합성곱을 적용하였다. 이전 연구에서 제안된 바와 같이 변분 양자 회로(VQC)가 다차원 푸리에 급수로 표현될 수 있다는 이론적 기반을 바탕으로, 다양한 아키텍처와 앤사츠를 탐구하였다.
연구 결과, 데이터 재업로딩을 포함한 아키텍처 설계를 통해 성능이 향상되었다. 푸리에 급수의 자유도 수를 초과하는 매개변수 수가 엄격한 요구사항은 아니며, 제한된 매개변수로도 높은 차수의 푸리에 함수를 생성할 수 있음을 확인하였다. 이는 양자 회로의 탁월한 표현력을 보여준다.
더 많은 큐비트를 사용할수록 더 나은 성능 지표를 보이는 앤사츠가 일관되게 좋은 결과를 나타냈다. 또한 데이터 재업로딩과 수퍼 병렬 아키텍처의 활용이 성능 향상에 기여하였다.
الإحصائيات
시계열 데이터를 예측하기 위해 다중 포인트를 양자 회로에 인코딩하여 사용하였다.
각 포인트는 하나의 특징으로 간주되어 문제가 다차원으로 변환되었다.
اقتباسات
"본 연구에서는 시계열 예측 문제를 해결하기 위해 1D 양자 합성곱을 적용하였다."
"이전 연구에서 제안된 바와 같이 변분 양자 회로(VQC)가 다차원 푸리에 급수로 표현될 수 있다는 이론적 기반을 바탕으로, 다양한 아키텍처와 앤사츠를 탐구하였다."
"푸리에 급수의 자유도 수를 초과하는 매개변수 수가 엄격한 요구사항은 아니며, 제한된 매개변수로도 높은 차수의 푸리에 함수를 생성할 수 있음을 확인하였다."