Lund Plane to Bloch (LP2B) Encoding for Object and Polarization Tagging with Quantum Jet Substructure
本論文は、ジェット運動量を量子状態へ直接マッピングする「Lund Plane to Bloch (LP2B) 符号化」を導入し、階層的な Lund 木構造をネイティブに組み込んだ量子ツリートポロジーネットワーク(QTTN)を開発したことで、従来の深層学習モデルと同等の性能を極めて少ないパラメータ数で実現し、低データ領域や実量子ハードウェア上での有効性を示したことを報告しています。