| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2024-11-26 13:20
［ポスター講演］純粋状態の空間における確率測度の変換則
○風間晴陽（慶大）・山本直樹（KQCC） |
| 抄録 |
（和） |
量子機械学習分野のアルゴリズム研究が近年活発化しており、中でも量子生成モデルの新規開発が急速に進んでいる。この一種である純粋状態生成モデルは、純粋状態のデータ集合がしたがう「純粋状態空間における確率分布」からの疑似的なサンプリングを実現するものである。従来のモデルは暗黙的生成モデルであり、生成状態の分布形状を正確に把握できないという課題があった。本研究では、純粋状態空間における確率分布を事前分布とし、量子操作によってその分布を変形するタイプの純粋状態生成モデルについて、事後分布の明示的な形状を示した。この結果は、純粋状態空間を複素射影空間$mathbb{C}P^n$と同一視したうえで、$mathbb{C}P^n$上の確率測度の変換則として与えられる。 |
| （英） |
Quantum machine learning algorithms have recently been the focus of much algorithmic research, and new quantum generative models are being developed at a rapid pace. Pure state generative models, a type of quantum machine learning models, realize pseudo-sampling from a “probability distribution in pure-state space,” which is followed by a dataset of pure states. Conventional models are implicit generative models and have the problem of not being able to accurately grasp the shape of the distribution of the generated states. In this study, we present the exact form of the posterior distribution for a type of pure state generative model, where the prior distribution over the space of pure states is modified by quantum operations. The result is given as transformation rules of probability measure on $mathbb{C}P^n$ with the space of pure states identified with the complex projective space $mathbb{C}P^n$. |
| キーワード |
（和） |
量子機械学習 / 量子生成モデル / 確率測度 / / / / / |
| （英） |
Quantum machine learning / Quantum generative models / Probability measure / / / / / |
| 文献情報 |
信学技報 |
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