KI und die schwierigen Probleme der Welt · Quantenphysik & Quantencomputing · arXiv · 2026-10-23
Können entanglement-induzierte Feature-Map-Designs projizierte Quantenkerne verbessern?
Originaltitel: Can Entanglement-Induced Feature-Map Designs Improve Projected Quantum Kernels?
Projizierte Quantenkerne (PQKs) beruhen häufig auf umfangreicher klassischer Abstimmung des RBF-Kerns und der SVM-Regularisierungsparameter, was die native Leistungsfähigkeit ihrer Quanten-Feature-Maps verdecken kann. Die Studie vergleicht nicht abgestimmte und abgestimmte PQKs mit einer RBF-Baseline, um ihren inhärenten induktiven Bias zu isolieren. Die vorgeschlagenen Zwei-Qubit-Verschränkungs-Feature-Maps, die multivariate Korrelationen in IoT-Daten erfassen sollen, zeigen einen deutlich stärkeren nativen induktiven Bias.