本論文では、クラシカルデータを量子システムに符号化し、量子コンピューティングを用いて統計的推論を行う枠組みを提案している。
まず、統計的推論の精度は、クラシカルデータの量子符号化における最大量子漏洩に比例して上限付けられることを示した。この結果は、推論タスクや入力データの分布に依存せず、量子符号化のみに依存する。
次に、この最大量子漏洩を最大化する最適な普遍的符号化戦略を導出した。その結果、最適な符号化は純粋状態で実現されることが分かった。さらに、十分な量子ビット数が利用可能な場合、基底符号化が最適であることを証明した。
最後に、その他の場合における最適な符号化を数値的に求めるための反復アルゴリズムを提案した。このアルゴリズムは、最大量子漏洩の勾配上昇法に基づいている。
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