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公開番号2025043298
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-03-28
出願番号2024153172
出願日2024-09-05
発明の名称ハイブリッド古典‐量子教師なしマルチクラス分類
出願人富士通株式会社
代理人弁理士法人ITOH
主分類G06N 10/60 20220101AFI20250321BHJP(計算;計数)
要約【課題】ハイブリッド古典‐量子教師なしマルチクラス分類を提供する。
【解決手段】方法は、複数のデータを含む多次元トレーニング・データセットを取得することを含みうる。各データは、いくつかの量子ビット(キュービット)に対応してもよく、量子状態を表してもよい。方法はまた、量子コンピューティング・デバイスを使用して、前記複数のデータに基づいてグラム行列を生成することを含みうる。加えて、方法は、古典的コンピューティング・デバイスを使用して、グラム行列によって定義される制約条件に従って複数の演算子を決定することを含みうる。演算子のそれぞれは、対応するデータのための代わりとして構成されうる。さらに、方法は、古典的コンピューティング・デバイスを使用して、演算子のそれぞれをラベルに割り当てることを含みうる。
【選択図】図2

特許請求の範囲【請求項１】
複数のデータを含む多次元トレーニング・データセットを取得する段階であって、前記複数のデータの各データは、ある数の量子ビット（キュービット）に対応し、複数の量子状態のうちのある量子状態を表す、段階と；
量子コンピューティング・デバイスを使用して、前記複数のデータに基づいてグラム行列を生成する段階と；
古典的コンピューティング・デバイスを使用して、前記グラム行列によって定義される制約条件に従って複数の演算子を決定する段階であって、前記複数の演算子の各演算子は、前記複数のデータのうちの対応するデータのための代わりとして構成される、段階と；
前記古典的コンピューティング・デバイスを使用して、前記複数の演算子の各演算子を複数のラベルのうちのあるラベルに割り当てる段階とを含む、
方法。
続きを表示（約 1,900 文字）【請求項２】
前記複数のデータの各データを、前記対応する演算子の前記ラベルに割り当てる段階と；
前記複数のデータおよび前記対応する割り当てられたラベルを出力する段階とをさらに含む、
請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記複数のデータを含む多次元トレーニング・データセットを取得する前記段階が：
複数の古典的データを含む2次元トレーニング・データセットを取得する段階であって、前記複数の古典的データの各古典的データは、ある数の古典的ビットに対応する、段階と；
前記2次元トレーニング・データセットに基づいて前記多次元トレーニング・データセットを生成する段階であって、前記複数の古典的データの各古典的データが、前記複数のデータのうちの異なるデータにエンコードされる、段階とを含む、
請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記グラム行列は、複数の量を含み、前記複数の量のうちの各量は、前記複数のデータのうちの対応するデータの前記キュービットの内積を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記複数の演算子は、多項式関数を使用してさらに決定される、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記多項式関数は
TIFF
2025043298000016.tif
20
156
を含み、ここで、Nは前記複数のデータのデータ数を表し、iは第1のカウンタ変数を表し、jは第2のカウンタ変数を表し、q
j
は異なる量子状態が純粋な量子状態を含む確率を表し、M
i
は現在の測定演算子を表す、
請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記量子コンピューティング・デバイスおよび前記古典的コンピューティング・デバイスは
TIFF
2025043298000017.tif
17
156
に従って動作するように構成された半正定値計画を含み、ここで、Nは前記複数のデータのデータ数を表し、iは第1のカウンタ変数を表し、jは第2のカウンタ変数を表し、q
j
は異なる量子状態が純粋な量子状態を含む確率を表し、Ψ
j
は前記異なる量子状態に対応するデータを表し、M
i
は現在の測定演算子を表す、
請求項１に記載の方法。
【請求項８】
実行されることに応答してシステムに動作を実行させる命令を記憶するように構成された一つまたは複数の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体であって、前記動作が：
複数のデータを含む多次元トレーニング・データセットを取得する段階であって、前記複数のデータの各データは、ある数の量子ビット（キュービット）に対応し、複数の量子状態のうちのある量子状態を表す、段階と；
量子コンピューティング・デバイスを使用して、前記複数のデータに基づいてグラム行列を生成する段階と；
古典的コンピューティング・デバイスを使用して、前記グラム行列によって定義される制約条件に従って複数の演算子を決定する段階であって、前記複数の演算子の各演算子は、前記複数のデータのうちの対応するデータのための代わりとして構成される、段階と；
前記古典的コンピューティング・デバイスを使用して、前記複数の演算子の各演算子を複数のラベルのうちのあるラベルに割り当てる段階とを含む、
一つまたは複数の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項９】
前記動作がさらに：
前記複数のデータの各データを、前記対応する演算子の前記ラベルに割り当てる段階と；
前記複数のデータおよび前記対応する割り当てられたラベルを出力する段階とをさらに含む、
請求項８に記載の一つまたは複数の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項１０】
前記複数のデータを含む多次元トレーニング・データセットを取得する動作が：
複数の古典的データを含む2次元トレーニング・データセットを取得する段階であって、前記複数の古典的データの各古典的データは、ある数の古典的ビットに対応する、段階と；
前記2次元トレーニング・データセットに基づいて前記多次元トレーニング・データセットを生成する段階であって、前記複数の古典的データの各古典的データが、前記複数のデータのうちの異なるデータにエンコードされる、段階とを含む、
請求項８に記載の一つまたは複数の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、概括的には、ハイブリッド式の古典‐量子教師なしマルチクラス分類のシステムおよび方法に関する。
続きを表示（約 1,500 文字）【背景技術】
【０００２】
本開示において特に指示がない限り、本開示に記載される材料は、本願の特許請求の範囲に対する先行技術ではなく、このセクションに含めることによって先行技術であると認められるものではない。
【０００３】
古典的コンピューティング・デバイスは、データセットを1および0のシーケンスとして表すことができるビットを使用することができる。古典的コンピューティング・デバイスは、このデータセットを操作するために計算を実行しうるが、古典的なコンピューティング・デバイスによって実行される計算は、データセットのデータおよび／または計算の次元に起因して制限されうる。量子コンピューティング・デバイスは、データセットを、1、0、または1と0同時のシーケンスとして表すことが可能な量子ビット（キュービット）を使用しうる。量子コンピューティング・デバイスは、いくつかの計算を、古典的なコンピューティング・デバイスよりも効率的および／または正確に実行することができる。しかしながら、量子コンピューティング・デバイスは、マルチクラス分類を実行するのに十分な規模で計算を実行するにはコスト高となることがある。
【０００４】
本開示において請求される主題は、何らかの欠点を解決する実施形態、または、上述したような環境においてのみ動作する実施形態に限定されない。むしろ、この背景は、本開示に記載されるいくつかの実施形態が実施されうる1つの例示的な技術分野を示すためにのみ提供される。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００５】
ある実施形態のある側面によれば、方法は、複数のデータを含む多次元トレーニング・データセットを取得することを含みうる。各データは、いくつかのキュービットに対応してもよく、量子系の量子状態を表してもよい。方法はまた、量子コンピューティング・デバイスを使用して、前記複数のデータに基づいてグラム行列を生成することを含みうる。加えて、方法は、古典的コンピューティング・デバイスを使用して、グラム行列によって定義される制約条件に従って複数の演算子を決定することを含みうる。演算子のそれぞれは、対応するデータのための代わり〔プロキシ〕として構成されうる。さらに、方法は、古典的コンピューティング・デバイスを使用して、演算子のそれぞれをラベルに割り当てることを含みうる。
【０００６】
実施形態の目的および利点は、少なくとも、特許請求の範囲において特に指摘される要素、特徴、および組み合わせによって実現され、達成される。上記の一般的な記述および下記の詳細な説明のいずれも説明するものであり、特許請求される発明を制約するものではないことが理解される。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
例示的実施形態について、添付の図面を通して、さらなる具体性および詳細さをもって記述子、説明する。
【０００８】
量子系の量子状態が検出されうる例示的な動作環境のブロック図である。
【０００９】
キュービットに記憶されたトレーニング・データセットのデータが、量子コンピューティング・デバイスおよび古典的コンピューティング・デバイスを使用して、識別され、さまざまなラベルに割り当てられうる、プロセス・フローを示す。
【００１０】
図2の量子コンピューティング・デバイスおよび古典的コンピューティング・デバイスを使用して量子データセットのデータにラベル付けする例示的な方法のフローチャートを示す。
（【００１１】以降は省略されています）

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