⚛️ phenomenology
Classical and Hybrid Quantum Machine Learning for Trigger-Like Event Selection on CMS Open Data: An Eight-Qubit, PCA-Constrained Benchmark
Diese Studie vergleicht vier klassische und vier hybride Quanten-Maschinelle-Lernen-Modelle bei einer durch PCA beschränkten CMS-Open-Data-Trigger-Aufgabe auf acht Qubits und stellt fest, dass das klassische künstliche neuronale Netz zwar alle Quanten-Gegenstücke in Bezug auf Genauigkeit und ROC-AUC übertrifft, jedoch trainierbare hybride Quanten-Embeddings (speziell das Quanten-Convolutional-Network) konkurrenzfähige Ergebnisse erzielen und somit als kontrollierter Referenzpunkt statt als Demonstration eines Quantenvorteils dienen.