יום שני, 5 באוקטובר 2026 LIVE
AI־INFO

כתבה arXiv cs.LG ·

ממד פראקטלי מציע תקציב לקריסה של קרן קוונטית בנתוני זווית

Fractal dimension predicts quantum kernel collapse in angle-encoded data
ממד פראקטלי מציע תקציב לקריסה של קרן קוונטית בנתוני זווית. ניתן להשתמש בקרן זו במספר נתוני זווית. הקרן קרסה כאשר רוחב המפה היה גדול מממד הפראקטלי של הנתונים.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2609.00475v2 Announce Type: replace-cross Abstract: Angle-encoded quantum kernels on tabular data collapse when the feature map is wider than the intrinsic dimension of the data. We propose the correlation fractal dimension D2 as an a priori qubit budget: encode D2 coordinates chosen by FD-ASE instead of the PCA-95% width or all E attributes. On nine data sets and a statevector simulator (n= 32), a one-layer ZZ fidelity kernel at q=D2 stays geometrically alive while the same kernel at the PCA-95% width has already collapsed. The budget is map-dependent: product-state and IQP maps overshoot it; a second ZZ layer undershoots it. Packed dense-angle and re-uploading encodings still live at the fractal q, but not when PCA-95% features are stacked onto those qubits. Shrinking the angle ban
קרא במקור המקורי