تحسينات تربيعية في التصنيف الثنائي المعتمد على النوى الكمومية

يعتبر التصنيف جوهر التنبؤ القائم على البيانات واتخاذ القرار، حيث يمثل مهمة أساسية في تعلم الآلة تحت الإشراف. في الآونة الأخيرة، ظهرت عدة خوارزميات تعلم آلة كمومية تستخدم النوى الكمومية كمقياس للتشابهات بين البيانات لأداء التصنيف الثنائي على مجموعات البيانات المشفّرة كحالات كمومية. تأتي المزايا المحتملة للنوى الكمومية من قدرة أجهزة الكمبيوتر الكمومية على بناء نوى تكون أكثر فعالية من نظيراتها الكلاسيكية في التقاط الأنماط في البيانات أو حساب النوى بشكل أكثر كفاءة. ومع ذلك، فإن خوارزميات التصنيف المعتمدة على النوى الكمومية الحالية لا تستفيد من قدرة وجود عينات البيانات في حالة تراكب كمومي من أجل تحسينات إضافية. في هذا العمل، نوضح كيف يمكن الاستفادة من مثل هذه القدرات في المصنفات الثنائية المعتمدة على النوى الكمومية (QKCs) من خلال تقدير السعة الكمومية (QAE) من أجل تسريع تربيعي. بالإضافة إلى ذلك، نقترح دوائر كمومية جديدة لـ QKCs حيث يتم تقليل عدد البتات الكمومية بمقدار واحد، ويقل عمق الدائرة خطياً بالنسبة لعدد بيانات العينة. نتحقق من التسريع التربيعي مقارنة بالطرق السابقة من خلال محاكاة عددية على مجموعة بيانات إيريس.