Kuantum Destek Vektör Makinesi
Quantum Support Vector Machine · Ayrıca şöyle bilinir: QSVM, quantum kernel
Kuantum Destek Vektör Makinesi (QSVM), kuantum makine öğrenmesi algoritmalarından biridir ve kuantum özellik uzaylarını klasik SVM eğitimi ile birleştirir. Rebentrost ve arkadaşları tarafından 2014 yılında önerilen QSVM, çekirdek fonksiyonlarını hesaplamak için kuantum işlemcilerden yararlanır ve yakın gelecekteki kuantum cihazlarında pratik kalırken sınıflandırma problemleri için potansiyel hızlanma sunar.
Tam yöntemi oku
Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.
Yöntem haritası
İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.
Ne zaman kullanılır
Kuantum özellik uzayları verileri daha verimli bir şekilde ayırabildiğinde ikili sınıflandırma için kullanılır. Veriye kuantum erişimi ve yeterli koheransa sahip kuantum bilgisayarlar gerektirir.
Güçlü yönler & sınırlılıklar
- Kuantum özellik uzayı, sınıfları klasik olarak ayrılamayanları ayırmaya olanak tanıyan üstel olarak büyük olabilir.
- Kuantum devrelerinin gücünü SVM'nin sağlamlığı ile birleştirir.
- Yakın gelecekteki kuantum cihazlarında uygulanabilir (hibrit kuantum-klasik).
- Gerçek kuantum donanımında (IBM, Rigetti) gösterilmiştir.
- Çekirdek tabanlı yaklaşım, özellik haritalamayı optimizasyondan ayırır.
- Kuantum hızlanması çoğu gerçekçi veri kümesi için kanıtlanmamıştır.
- Gürültü, kuantum çekirdek değerlendirmesinin doğruluğunu sınırlar.
- Kodlama ve okuma, en kötü durumda üstel kaynaklar gerektirebilir.
- Klasik SVM, çekirdek hilesi yoluyla genellikle kuantum performansına ulaşabilir veya onu aşabilir.
- Büyük veri kümelerine ölçeklenebilirlik, kuantum koheransı ile sınırlıdır.
SSS
Kuantum çekirdeği nedir ve nasıl hesaplanır?
Kuantum çekirdeği, iki kuantum kodlanmış durum arasındaki ⟨ψ(x_i)|ψ(x_j)⟩ iç çarpımıdır. Özellik kodlama devresinin tersini uygulayarak bir SWAP testi oluşturup ardından ölçerek hesaplanır.
QSVM üstel hızlanma sağlayabilir mi?
Belirli problem yapıları (örneğin, güçlü korelasyonlu veriler) için teorik hızlanmalar iddia edilmiştir. Ancak, gerçekçi veri kümeleri için hızlanma kanıtlamak açık bir soru olarak kalmaktadır. Çoğu ampirik sonuç, kuantum ve klasik SVM'lerin benzer performans gösterdiğini göstermektedir.
Özellik kodlaması nasıl seçilir?
Özellik kodlaması genellikle probleme özgüdür. Yaygın seçimler arasında genlik kodlaması (veriyi kuantum genliklerine eşleme) veya açı kodlaması (dönme açılarına eşleme) bulunur. Ansatz tasarımı performansı önemli ölçüde etkiler.
SWAP testi nedir ve neden kullanılır?
SWAP testi, iki kuantum durumunun örtüşmesini ölçer. Bir devre, durumlar arasında kontrollü-SWAP uygular, ardından bir yardımcı kübiti ölçer. Örtüşme olasılığı ölçüm istatistiklerinden çıkarılır.
QSVM klasik sinir ağlarıyla nasıl karşılaştırılır?
QSVM kuantum özellik uzaylarından yararlanır; sinir ağları eğitim yoluyla özellikler öğrenir. Sinir ağları daha esnek ve ölçeklenebilirdir; QSVM, kuantum özelliklerinin üstel olarak ayrılabilir olması durumunda potansiyel kuantum avantajı sunar, ancak bu garanti etmek zordur.
Kaynaklar
- Rebentrost, P., Mohseni, M., Lloyd, S. (2014). Quantum support vector machine for big data classification. Physical Review Letters, 113, 130503. DOI: 10.1103/PhysRevLett.113.130503 ↗
- Havlíček, V., Córcoles, A. D., Temme, K., et al. (2019). Supervised learning with quantum-enhanced feature spaces. Nature, 567, 209–212. DOI: 10.1038/s41586-019-0980-2 ↗
- Liu, Y., Arunachalam, S., Temme, K. (2021). A rigorous and robust quantum speed-up in supervised machine learning. arXiv preprint arXiv:2010.07471. link ↗
Bu sayfayı kaynak gösterin
ScholarGate. (2026, June 3). Quantum Support Vector Machine. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/quantum-computing/quantum-svm
Hangi yöntem?
Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.
- Kuantum Yaklaşık Optimizasyon AlgoritmasıKuantum hesaplama↔ karşılaştır
- Varyasyonel Kuantum Öz ÇözücüKuantum hesaplama↔ karşılaştır