Quantum Feature Selection with Higher-Order Binary Optimization on Trapped-Ion Hardware
यह शोध पत्र एक उच्च-क्रम अनकन्स्ट्रेंड बाइनरी ऑप्टिमाइज़ेशन (HUBO) फॉर्मूलेशन के साथ मल्टीवेरिएट डिपेंडेंसीज का उपयोग करते हुए एक क्वांटम फीचर-सिलेक्शन फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है, जिसे प्रतिस्पर्धी वर्गीकरण प्रदर्शन और मशीन लर्निंग प्रीप्रोसेसिंग के लिए उच्च-क्रम क्वांटम ऑप्टिमाइज़ेशन की व्यवहार्यता प्रदर्शित करने के लिए IonQ Forte ट्रैप्ड-आयन हार्डवेयर पर सफलतापूर्वक कार्यान्वित किया गया था।