Máquina de Soporte Vectorial Cuántica para la Clasificación de Big Data

El aprendizaje automático supervisado es la clasificación de nuevos datos basados en ejemplos de entrenamiento ya clasificados. En este trabajo, mostramos que la máquina de soporte vectorial, un clasificador binario optimizado, puede ser implementada en una computadora cuántica, con una complejidad logarítmica en el tamaño de los vectores y el número de ejemplos de entrenamiento. En casos donde los algoritmos de muestreo clásicos requieren tiempo polinómico, se obtiene una aceleración exponencial. En el centro de este algoritmo cuántico de big data se encuentra una técnica de exponenciación de matriz no dispersa para realizar de manera eficiente una inversión de matriz del producto interno (kernel) de los datos de entrenamiento.