
【研究成果のポイント】
・量子ダイナミクスに着目し、その軌道と非可換性を活用した、量子機械学習におけるデータ表現の枠組みを構築しました。
・非可換性や軌道が表現に与える影響を要因別に検証し、スペクトル解析や有効次元に基づき、表現の構造や複雑さを体系的に評価しました。
・得られた知見は、量子機械学習におけるデータ表現の構成に関する理解を深め、設計指針の整理に資し、新たな量子機械学習手法への応用可能性を示します。
【概要】
公立はこだて未来大学の島内宏和准教授は、量子ダイナミクスの軌道に基づくデータ表現の枠組みを構築し、非可換性や軌道が表現構造に与える影響を体系的に検証しました。さらに、スペクトル解析や有効次元に基づく評価により、表現の構造や複雑さを特徴づけました。
本研究成果は、2026年3月27日 March 27, 2026 にIEEE ACCESS, vol. 14で公表されました。