HQxDeepFM модели гибридии квантӣ-классикии ҳамтаъсирии хусусиятҳост, ки барои коркарди муштараки хусусиятҳои иҷозатдодашудаи физиологӣ, контекстӣ, дастгоҳӣ, таърихи хизматрасонӣ ва ваколатдиҳии корбар дар дастгоҳҳои пӯшиданӣ ва хизматрасониҳои телефон/соат, ки ба занон нигаронида шудаанд, тарҳрезӣ шуда, ҳассосият ба махфият ва садоро дар назар мегирад. Модел ҷудосозии функсионалии xDeepFM-ро дар шакли таъсирҳои дараҷаи паст, ҳамтаъсириҳои ошкори дараҷаи баланд ва намояндагиҳои пинҳонии ғайрихаттӣ нигоҳ медорад; аммо шохаҳои классикии Linear, CIN ва DNN-ро мутаносибан бо шохаҳои QLinear, QCIN ва QDNN, ки бар схемаҳои квантии вариатсионии наонқадар амиқ (Variational Quantum Circuit, VQC) асос ёфтаанд, иваз мекунад. Ин шохаҳо қиматҳои интизории Pauli-Z-ро ҳамчун намояндагиҳои ченшудаи хусусиятҳо ҳосил мекунанд ва натиҷаҳо дар сари сабуки ҳамгироии классикӣ муттаҳид мешаванд.

Таҳқиқот дар се маҷмӯи додаҳои кушода арзёбӣ анҷом медиҳад: Menstrual Sleep-Wake (MSW) вазифаи равзанаи хизматрасонии давраи ҳайзро, ки бо соати ҳушманд ва барои занон пешбинӣ шудааст, ифода мекунад; WESAD дастгирии стресс/аффект тавассути дастгоҳи пӯшиданиро; ExtraSensory бошад шинохти контекстиро бар асоси телефон ва соат ифода мекунад. Озмоишҳои асосӣ барои коҳиш додани ихроҷи ҳувият дар MSW санҷиши панҷқабатаи иштирокчӣ-ҷудо, дар WESAD субъект-ҷудо ва дар ExtraSensory корбар-ҷудоро истифода мебаранд. Илова бар ин, ҳолатҳое, ки гурӯҳҳои хусусиятҳо тибқи сиёсат истифода шуда наметавонанд, сенсорҳои гумшуда, аблятсияи шохаҳо, иқтидори VQC-и 2–8 кубитӣ, умқи схемаи 2/4/6 ва каналҳои садои хомӯшшавии фаза, хомӯшшавии амплитуда ва деполяризатсия баррасӣ мешаванд.

Дар миёнаҳои панҷ қабат HQxDeepFMEM барои MSW AUC 0,712 ва Macro-F1 0,629; барои WESAD AUC 0,910 ва Macro-F1 0,838; барои ExtraSensory AUC 0,818 ва Macro-F1 0,773 натиҷа медиҳад. Дар ҳамон ҷадвал қиматҳои AUC-и қавитарин муқоисаҳои классикӣ мутаносибан дар сатҳи 0,699, 0,898 ва 0,806 қарор доранд. Аз ин рӯ, таҳқиқот пешниҳод мекунад, ки сохтори гибридии пешниҳодшуда дар вазифаҳои арзёбишуда афзоиши хурд, вале пайдарпайи миёнаи самаранокӣ ва тавозуни мусоидтари дақиқӣ–параметрҳои омӯзишшавандаро таъмин мекунад. Аммо таҳқиқот preprint аст; санҷиши аҳамияти оморӣ, тасдиқ дар таҷҳизоти воқеии квантӣ, таъсири клиникӣ, қабули воқеии корбар ё ченкунии энергия/таъхир дар дастгоҳро пешниҳод намекунад. Бинобар ин, натиҷаҳо набояд ҳамчун бартарии мустақими клиникӣ барои хизматрасониҳои воқеии саломатии занон умумӣ карда шаванд.

Чаро масъалаи таҳқиқот танҳо “дақиқии баландтари пешгӯӣ” нест?

Дар хизматрасониҳои саломатӣ ва некӯаҳволии дастгоҳҳои пӯшиданӣ вурудҳои модел метавонанд доимӣ набошанд. Корбар метавонад баъзе маълумотро мубодила накунад, сенсор дар он лаҳза кор накунад, сиёсати барнома истифодаи хусусияти муайянро иҷозат надиҳад ё контексти дастгоҳ тағйир ёбад. Аз ин рӯ, масъалаи асосии таҳқиқот на танҳо якҷо кардани шумораи зиёди хусусиятҳо ва анҷом додани таснифот, балки сохтани қабати қарорест, ки танҳо бо гурӯҳҳои хусусиятҳои иҷозатдодашуда кор карда метавонад, рафтораш дар шароити вурудҳои гумшуда мушоҳидашаванда аст ва андозаи модел нисбатан фишурда нигоҳ дошта мешавад.

Манбаъ ин масъаларо махсусан дар сенарияҳои хизматрасонии ба занон нигаронидашуда баррасӣ мекунад. Равзанаи хизматрасонӣ, ба монанди дастгирии давраи ҳайз, метавонад баҳодиҳии муштараки вақти хоб, давомнокии хоб, мунтазамии ритм, нишондиҳандаҳои бар асоси ҳарорати базалии бадан, вақти давра, худгузоришҳои ихтиёрӣ ва сиёсати дастрасиро талаб кунад. Бо вуҷуди ин, иддао намешавад, ки модел ҷойи корманди тиббӣ, ташхиси клиникӣ ё сиёсати барномаро мегирад; модел ҳамчун ҷузъи дастгирии қарор, ки пас аз қабати сиёсат кор мекунад, ҷойгир карда мешавад.

HQxDeepFM Чист ва аз xDeepFM Чӣ Фарқ Дорад?

HQxDeepFM меъмории гибридиест, ки се вазифаи асосии xDeepFM-ро нигоҳ дошта, ҳар яке аз онҳоро бо схемаи квантии вариатсионии алоҳида ва наонқадар амиқ ифода мекунад: QLinear таъсирҳои дараҷаи пастро, QCIN ҳамтаъсириҳои ошкори байнисоҳаи салибшаклро ва QDNN намояндагиҳои пинҳонии ғайрихаттиро коркард мекунад; сипас хусусиятҳои интизории Pauli-Z-и се шоха дар сари ҳамгироии классикӣ якҷо карда мешаванд.

Дар xDeepFM шохаи Linear саҳмҳои якка/дараҷаи паст, Compressed Interaction Network (CIN) ҳамтаъсириҳои ошкори хусусиятҳои дараҷаи баланд ва шабакаи амиқи нейронӣ (DNN) ҳамтаъсириҳои пинҳониро ифода мекунанд. Интихоби тарроҳии HQxDeepFM ба ҷойи илова кардани як “қабати квантӣ” ба тамоми модел, ҷойгир кардани VQC-и ба нақш мутобиқ дар ҳар яке аз ин се вазифа мебошад. Ҳамин тавр, муҳаққиқон метавонанд ҳангоми тағйири самаранокӣ тавассути аблятсия алоҳида муайян кунанд, ки саҳми кадом шохаи функсионалӣ муҳимтар аст.

Асоси математикии ҳудуди махфият

Муодилаи (1) муайян мекунад, ки як намунаи хизматрасонӣ аз панҷ гурӯҳи хусусиятҳо иборат аст: \(x^w\) физиологияи пӯшиданӣ; \(x^c\) контекст ё ҳолати дастгоҳ; \(x^s\) соҳаҳои худгузориш ё нишона; \(x^h\) таърихи хизматрасонӣ; \(x^a\) бошад нишондиҳандаҳои дастрасӣ/сиёсат. Ин ифода муодилаи самаранокӣ нест, балки таърифи вуруд аст, ки нишон медиҳад додаҳо ба кадом гурӯҳҳои семантикӣ тақсим шудаанд. Тағйирёбандаҳо ҳатман ченкуниҳои алоҳидаи дорои воҳиди физикӣ нестанд; ҳар гурӯҳ метавонад якчанд хусусияти миқёсшуда ё embedding-шударо дар бар гирад.

Дар муодилаи (2), \(g\) вектори дуии дастрасӣ дар сатҳи гурӯҳи хусусиятҳо мебошад. Вақте барои гурӯҳ \(g=1\) бошад, гурӯҳ ба модел дода мешавад; вақте \(g=0\) бошад, гурӯҳи дахлдор бинобар интихоби корбар, сиёсати барнома ё набудани сенсор ниқоб карда мешавад. Аз ҷиҳати математикӣ ин саҳми гурӯҳро ба вуруди модел ба сифр мерасонад. Маънои илмӣ он аст, ки мафҳуми “махфият” ба ҷойи нишони абстрактии ахлоқӣ ба шарти таҷрибавӣ идорашавандаи дастрасӣ ба хусусият табдил меёбад. Аммо ин ниқоб тамомияти иҷтимоӣ ё ҳуқуқии ризоияти воқеии корбарро модел намекунад; дар таҳқиқот ҳамчун шарти таҷрибавӣ татбиқ мешавад.

Муодилаи (3) эҳтимоли синфи ҳадафро ҳангоми дода шудани вуруди ниқобшуда \(\tilde{x}\) ва параметрҳои омӯзишшавандаи \(\Theta\) муайян мекунад. \(y\) нишони “равзанаи дастгирӣ” ё “омодагии хизмат”; \(\hat{y}\) бошад пешгӯии модел аст. Ин эҳтимол набояд ҳамчун эҳтимоли хатари клиникӣ тафсир шавад; он натиҷаи модели ҳадафи таснифиест, ки мувофиқи маҷмӯи додаҳо муайян шудааст.

Ҳудуди Махфият ба Вурудҳои Модел Чӣ Гуна Татбиқ Мешавад?

Дар таҳқиқот ҳудуди махфият на бештар бо ҳазфи баъдии хусусиятҳо як ба як, балки бо ҷудо кардани онҳо ба гурӯҳҳое чун физиология, контекст/дастгоҳ, худгузориш, таърихи хизматрасонӣ ва сиёсати дастрасӣ ва ниқобсозии сатҳи гурӯҳ бо вектори дуии иҷозат татбиқ мешавад; бо ин роҳ модел маҷбур мешавад ба ҷойи гурӯҳи дастнорас аз гурӯҳҳои боқимондаи иҷозатдодашуда ҳамтаъсириҳоро омӯзад.

Ин равиш инчунин имкон медиҳад озмоиши “сенсори гумшуда” дар як чаҳорчӯбаи умумӣ баррасӣ шавад. Муҳаққиқон ҳолати пурраи хусусиятҳоро бо шароитҳое муқоиса мекунанд, ки гурӯҳҳои муайян тадриҷан нигоҳ дошта мешаванд ва чен мекунанд, ки чӣ қадар AUC нигоҳ дошта мешавад. Ҳамин тавр, модел на танҳо аз рӯи самаранокии баланди додаҳои пурра, балки аз рӯи устувории нисбӣ дар шароити маҳдуд будани дастрасӣ ба додаҳо арзёбӣ мешавад.

Шохаи схемаи квантии вариатсионӣ чӣ гуна хусусият ҳосил мекунад?

Муодилаи (4) нишон медиҳад, ки дар ҳар шохаи \(q\) вектори вуруди классикии \(v_q\) аввал бо рамзгузори дода \(U_{enc}\) ба ҳолати квантӣ рамзгузорӣ мешавад ва сипас тавассути блоки вариатсионии \(U_q\), ки параметрҳои омӯзишшавандаи \(\theta_q\) дорад, табдил меёбад. \(n_q\) паҳнои кубитии шоха аст. Хуруҷи схема мустақиман нишони синф нест; барои ҳар кубит қимати интизории мушоҳидашавандаи Pauli-Z \(\langle Z_i\rangle\) чен мешавад ва онҳо вектори хусусиятҳои \(e_q\)-ро ташкил медиҳанд. Интизории Pauli-Z бевоҳид аст ва дар ҳолати идеалӣ миёнаи мушоҳидашавандаи квантиро аз −1 то +1 ифода мекунад.

Манбаъ хабар медиҳад, ки дар ҳар шоха рамзгузории кунҷӣ ва блокҳои такрории гардиш–дарҳампечӣ истифода шудаанд. “Умқи схема” дар ин ҷо шумораи такрори ҳамин блокҳои омӯзишшаванда аст. Дар таҳлили ҳассосият паҳнои шоха 2, 4, 6 ва 8 кубит ва умқи схема 2, 4 ва 6 скан шудааст. Азбаски таҳқиқот номи дастгоҳи физикии квантӣ, backend-и воқеии сахтафзор ё шумораи shot-и сахтафзорро хабар намедиҳад, ин натиҷаҳо набояд ҳамчун самаранокии таҷҳизоти воқеии квантӣ хонда шаванд.

Хуруҷи се шохаи квантӣ чӣ гуна якҷо мешавад?

Дар муодилаи (5), \(e_{QL}\), \(e_{QCIN}\) ва \(e_{QDNN}\) хусусиятҳои ченшудаи се шохаи квантӣ мебошанд. Қавсҳои мураббаъ якҷокуниро, \(h(\cdot)\) сари сабуки ҳамгироии классикиро ва \(\sigma\) табдили sigmoid-ро нишон медиҳанд. Ба ин тартиб, схемаҳои квантӣ ҳамчун истеҳсолкунандаи хусусиятҳои мобайнӣ ва сари классикӣ ҳамчун пешгӯигари эҳтимоли ниҳоӣ хизмат мекунанд. Ин ҷудосозии гибридӣ равшан нишон медиҳад, ки таҳқиқот даъво намекунад “модели квантӣ тамоми таснифотро танҳо анҷом медиҳад”.

QCIN ҳамтаъсириҳои ошкорро чӣ гуна нигоҳ медорад?

Муодилаи (6) қадами ҳамтаъсирии фишурдашударо ифода мекунад, ки мантиқи ҳамтаъсириҳои салибшакли ошкори оилаи xDeepFM/CIN-ро нигоҳ медорад. \(x^{0}_{j,*}\) embedding-и соҳаи ибтидоӣ, \(x^{k-1}_{i,*}\) ҳолат дар қабати пешинаи ҳамтаъсир, \(W^{k,h}_{ij}\) коэффисиенти омӯзишшаванда ва \(\odot\) зарби Hadamard, яъне зарби унсур-ба-унсурро нишон медиҳад. \(m\) шумораи соҳаҳои ибтидоӣ ва \(H_{k-1}\) шумораи харитаҳои ҳамтаъсир дар қабати пешинаро ифода мекунад. Нақши математикӣ аз якҷо кардани зарбҳои унсур-ба-унсури ҷуфтҳои соҳа бо вазнҳои омӯзишшаванда барои сохтани ҳамтаъсириҳои ошкори дараҷаи баланд иборат аст. Дар HQxDeepFM ин хусусиятҳои салибшакл сипас тавассути воҳиди фишурдани VQC ба хусусиятҳои интизории Pauli-Z табдил дода мешаванд.

Талафоти омӯзиш чиро оптимизатсия мекунад?

Муодилаи (7) энтропияи салибии дуиро бо регуляризатсияи L2 якҷо мекунад. Ҳади аввал хатои таснифот байни нишони воқеии \(y_i\) ва пешгӯии \(\hat{y}_i\)-ро ҷазо медиҳад; ҳади дуюм андозаи параметрҳои модели \(\Theta\)-ро бо коэффисиенти \(\lambda\) маҳдуд мекунад. \(N\) шумораи намунаҳоро дар mini-batch ё гурӯҳи ҳисоббарорӣ ифода мекунад. Ҳадаф ба ҷойи аз ҳад мувофиқ шудан ба додаҳои омӯзишӣ, нигоҳ доштани самаранокии умумӣ бо андозаҳои мутавозини параметрҳост. Манбаъ ин муодиларо медиҳад, аммо тафсилоти омӯзишӣ, аз ҷумла навъи optimizer, суръати омӯзиш, андозаи batch ва шумораи epoch-ро ба таври возеҳ хабар намедиҳад.

Ҳангоми кам шудани дастрасӣ ба хусусиятҳо самаранокӣ чӣ гуна чен мешавад?

Муодилаи (8) талафоти мутлақ-ро байни AUC бо хусусиятҳои пурра ва AUC зери ниқоби дастрасӣ чен мекунад. Ҳар қадар қимат калон бошад, нигоҳ доштани гурӯҳи хусусиятҳо қудрати фарқкунии моделро бештар коҳиш додааст. Муодилаи (9) ҳамин тағйиротро дар шакли фоиз ҳамчун нигоҳдории AUC медиҳад. Самаранокии дорои хусусиятҳои пурра %100 қабул мешавад; масалан, \(R_{AUC}\)-и %90 маъно дорад, ки дар шароити ниқобшуда %90 аз AUC-и хусусиятҳои пурра нигоҳ дошта шудааст. Ин таносуб муқоисаи устувории нисбиро ҳатто вақте осон мекунад, ки AUC-и ибтидоии маҷмӯи додаҳо гуногун бошад.

HQxDeepFMEM Садои Квантиро Чӣ Гуна Коҳиш Медиҳад?

HQxDeepFMEM пас аз омӯзонидани шохаҳои квантии модели тоза онҳоро ях мекунад; танҳо аз профилҳои интизории тоза ва садодори печондашуда, ки дар қабати омӯзиш сохта шудаанд, истифода бурда модели MLP-и экстраполятсияи сифр-садоро меомӯзад ва дар қабати валидация интизориҳои садодори Pauli-Z-ро бо қиматҳои тахминии сифр-садо иваз карда, аз ҳамон сари ҳамгироии классикӣ боз пешгӯӣ ҳосил мекунад.

Муодилаи (10) садои квантиро ҳамчун канали комилан мусбат ва из-нигоҳдоранда (completely positive trace-preserving, CPTP) ифода мекунад. \(\rho\) матритсаи зичии вуруд, \(\rho'\) ҳолат пас аз садо, \(\mathcal{E}\) канал ва \(A_i\) операторҳои Kraus мебошанд. Дар таҳқиқот каналҳои хомӯшшавии фаза, хомӯшшавии амплитуда ва деполяризатсия дар ҳамин чаҳорчӯба ҳамчун равандҳои вайронкунандаи назоратшаванда татбиқ мешаванд. Ин муодила худ аз худ садоро “ислоҳ” намекунад; он танҳо ифодаи математикии табдили физикии дурусти садост.

Дар марҳилаи коҳиши хато регрессори MLP-ZNE \(f_{\phi}\) меомӯзад, ки аз интизориҳои печондашудаи дар миқёсҳои гуногуни садо гирифташуда истиноди интизории тозаро пешгӯӣ кунад. Ҷуфтҳои омӯзишӣ танҳо аз қабати омӯзиш сохта мешаванд; нишонаҳои валидация ё ҳадафҳои downstream барои омӯзонидани ин регрессор истифода намешаванд. Ин ҷудокунӣ барои пешгирӣ кардани ихроҷи маълумоти валидация дар марҳилаи коҳиши хато пешбинӣ шудааст. Самаранокӣ пас аз садо бо таносуби нигоҳдорӣ дар шакли \(100\times AUC_{mitigated}(p)/AUC_{clean}\) гузориш дода мешавад.

Оё каналҳои садо мушкилии якхела эҷод мекунанд?

Не. Харитаҳои гармии таҳқиқот нишон медиҳанд, ки дар сатҳҳои паст ва миёнаи садо пас аз MLP-ZNE дар шароити хомӯшшавии фаза ва амплитуда нигоҳдории баланди AUC дида шуда метавонад, дар ҳоле ки садои деполяризатсия ба талафоти назаррастари самаранокӣ оварда мерасонад. Барои эҳтимоли садо \(p\) сатҳҳои 0,01, 0,03, 0,05, 0,10 ва 0,15 ва барои шумораи кубитҳо сутунҳои 2, 4, 6 ва 8 омӯхта шудаанд. Тафсири муаллифон чунин аст, ки деполяризатсия интизориҳои Pauli-Z-и дорои сигналро васеътар вайрон мекунад ва барои экстраполятсияи бар MLP асосёфта намунаи хатои камтар сохторёфтаро боқӣ мегузорад.

Оё ин натиҷаҳо бартарии воқеии квантиро нишон медиҳанд?

Таҳқиқот “бартарии квантӣ” ё афзалияти ҳисоббарориро, ки ҳисоббарории классикӣ ба он намерасад, нишон намедиҳад. Муқоиса ба метрикаҳои таснифотӣ, бори параметрҳои омӯзишшаванда, устувории дастрасӣ ба хусусиятҳо ва нигоҳдории AUC зери садои назоратшаванда барои як меъмории муайяни гибридӣ дахл дорад. Азбаски таъхири таҷҳизоти воқеии квантӣ, арзиши shot, вақти коркарди квантӣ, калибровкаи хато ё масрафи энергия гузориш дода нашудааст, натиҷаҳо бояд ҳамчун озмоишҳои сатҳи алгоритм/модел арзёбӣ шаванд.

Усул ва Натиҷаҳои Таҳқиқот

Маҷмӯи додаҳо ва вазифаҳо

Нишонаҳо пеш аз омӯзиши модел аз тавсифҳо ё соҳаҳои мавҷудаи маҷмӯи додаҳои кушода сохта мешаванд. MSW такягоҳи асосии ба занон хоси таҳқиқот аст. WESAD ва ExtraSensory бошад ҳамчун маҷмӯи додаҳои мустақиман ба занон хос пешниҳод намешаванд; онҳо барои санҷидани ҷузъҳои интиқолшавандаи хизматрасонӣ, ба монанди некӯаҳволии аффективӣ ва шинохти контекст истифода мешаванд. Ин фарқ аз умумисозии нодуруст, ки “дар ҳар се маҷмӯи додаҳо тасдиқи клиникии ба занон хос анҷом дода шуд”, пешгирӣ мекунад.

Моделҳои муқоиса

Таҳқиқот Logistic Regression (LR), Random Forest (RF), LightGBM, DeepFM, xDeepFM ва AutoInt-ро ҳамчун заминаи муқоиса истифода мебарад. Ин гурӯҳ аз сарҳади қарори хаттӣ то ансамблҳои дарахтӣ; аз ҳамтаъсириҳои ошкори дараҷаи баланд то намояндагиҳои амиқ ва ба диққат асосёфта оилаҳои гуногуни моделҳои классикиро фаро мегирад. HQxDeepFM ва HQxDeepFMEM тавре сохта шудаанд, ки бо xDeepFM як андозаи embedding ва скелети шохаҳоро истифода баранд; ҳамин тавр муаллифон кӯшиш мекунанд фарқи самаранокиро танҳо ба намояндагии калонтари вуруд вобаста накунанд.

Натиҷаҳои асосии самаранокӣ

Баландтарин қиматҳои миёнаи AUC ва Macro-F1 дар ҷадвал барои ҳар се маҷмӯи додаҳо дар сатри HQxDeepFMEM мебошанд. Дар ҳисобкунии оддии фарқ, ки Verianla танҳо аз қиматҳои ҷадвал анҷом медиҳад, AUC-и HQxDeepFMEM нисбат ба баландтарин AUC-и классикӣ дар ҳар маҷмӯи додаҳо барои MSW +0,013, барои WESAD +0,012 ва барои ExtraSensory +0,012 баландтар аст. Барои Macro-F1 ҳамин фарқҳои мутлақ мутаносибан +0,014, +0,017 ва +0,017 мебошанд. Инҳо натиҷаи нави таҷрибавӣ ё андозаи таъсири оморӣ нестанд; онҳо фарқи арифметикии миёнаҳои ҷадвали манбаъ мебошанд. Азбаски мақола p-value, фосилаи эътимод ё санҷиши ҷуфтшудаи аҳамиятнокиро гузориш намедиҳад, ин фарқҳо набояд ҳамчун “бартарии аз ҷиҳати оморӣ исботшуда” тафсир шаванд.

Тавозуни дақиқӣ–фишурдагӣ

Графики дақиқӣ–фишурдагии манбаъ нишон медиҳад, ки оилаи HQxDeepFM нисбат ба моделҳои классикии ҳамтаъсирии амиқ ба минтақае ҳаракат мекунад, ки AUC-и баландтарро бо бори камтари параметрҳои омӯзишшавандаи муҳаррики пешгӯӣ муттаҳид мекунад. Ба ҳисоби параметрҳо ҷузъҳои embedding/проексия, кунҷҳои омӯзишшавандаи VQC ва сари ҳамгироии классикӣ дохил мешаванд; барои HQxDeepFMEM регрессори MLP-ZNE низ ҳисоб мешавад. Коркарди пешакӣ ва операторҳои канали садо ба ҳисоби параметрҳои омӯзишшаванда дохил намешаванд. Гарчанде графики манбаъ мавқеъҳои тақрибии параметрҳоро нишон медиҳад, дар матн ҷадвали дақиқи параметрҳо барои ҳар модел дода нашудааст; бинобар ин дар ин ҷо шумораҳои нави дақиқи параметрҳо истеҳсол нашудаанд.

Аблятсияи шоха чӣ нишон медиҳад?

Дар аблятсияе, ки дар ҳамон тақсимоти додаҳо анҷом дода шуд, ҳангоми хориҷ кардани QDNN бузургтарин пастшавии самаранокӣ дида мешавад. Ин натиҷа нишон медиҳад, ки намояндагии пинҳонии ғайрихаттӣ метавонад яке аз шохаҳои пурқувват барои намунаҳои фарқкунанда дар додаҳои пӯшиданӣ ва телефон/соат бошад. Ҳангоми хориҷ кардани QCIN низ самаранокӣ ба таври назаррас суст мешавад; ин саҳми ҳамтаъсириҳои ошкори салибшакл байни физиология, контекст, таърихи хизматрасонӣ ва ниқобҳои дастрасиро дастгирӣ мекунад. Ҳангоми хориҷ кардани QLinear пастшавӣ мулоимтар, вале пайдарпай аст; муаллифон инро чунин тафсир мекунанд, ки таъсирҳои дараҷаи паст заминаи на ҳукмрон, вале устувор месозанд.

Дастрасӣ ба хусусиятҳо ва устуворӣ ба сенсорҳои гумшуда

Дар озмоиши дастрасӣ ба хусусиятҳои таҳқиқот ҳиссаи бештар аз гурӯҳҳои хусусиятҳои иҷозатдодашуда тадриҷан нигоҳ дошта мешавад ва нигоҳдории AUC нисбат ба ҳолати дорои хусусиятҳои пурра пайгирӣ мегардад. Графикҳо хабар медиҳанд, ки дар таносуби гурӯҳҳои хусусиятҳои нигоҳдошташуда, ки аз 0 то %40 зиёд мешаванд, самаранокии ҳамаи моделҳо паст мешавад, дар ҳоле ки HQxDeepFM нисбат ба моделҳои классикии ҳамтаъсирии арзёбишуда тамоюли нигоҳдории нисбии баландтари AUC-ро нишон медиҳад. Ин натиҷа пешниҳод мекунад, ки модел пурра ба як ҷараёни ягонаи ҳассос ба махфият вобаста нест; аммо ин санҷиши саҳроии рафтори ризоияти воқеии корбар ё нокомии воқеии сенсор нест.

Шумораи кубит ва умқи схема

Скани иқтидор дар ҳар шохаи VQC 2, 4, 6 ва 8 кубит ва умқи схемаи омӯзишшавандаи такрории 2, 4 ва 6-ро муқоиса мекунад. Рафтори каҷхаттӣ монотонӣ нест: гузаштан аз 2 кубит ба паҳнои миёна дар аксари вазифаҳо AUC-ро зиёд мекунад, аммо дар 8 кубит фоида метавонад сер шавад ё кам гардад. Бахши муҳокима барои вазифаҳои арзёбишуда диапазони 4–6 кубитро ҳамчун минтақаи кори мутавозинтар байни дақиқӣ ва бори захира/садо тафсир мекунад. Ин шумораи универсалии беҳтарини кубит барои ҳамаи татбиқҳои VQC нест; танҳо тамоюли мушоҳидашуда барои ҳамин вазифаҳо ва ҳамин протоколи таҷрибавист.

Нигоҳдории AUC пас аз садо

Марҳилаи MLP-ZNE-и HQxDeepFMEM дар сатҳҳои пасту миёнаи садо зери хомӯшшавии фаза ва амплитуда нигоҳдории баланди AUC-ро таъмин мекунад. Дар харитаҳои гармӣ садои деполяризатсия, махсусан дар қиматҳои баланди \(p\), коҳиши шадидтар ба вуҷуд меорад. Масалан, дар сатри \(p=0,15\) харитаи гармии манбаъ қиматҳои нигоҳдорӣ зери деполяризатсия вобаста ба маҷмӯи додаҳо ва шумораи кубитҳо метавонанд тақрибан аз қисми поёнии диапазони 80 то қисми болоии диапазони 80 паст шаванд; ин қиматҳо аз расм хонда мешаванд ва набояд дар ин ҷо ҳамчун коэффисиенти умумии дақиқ ҷамъбаст карда шаванд. Паёми асосии илмӣ ин аст, ки коҳиши хато садоро пурра нест намекунад ва деполяризатсия мушкилтарин канал боқӣ мемонад.

Натиҷаҳои дастгиришавандаи таҳқиқот

• HQxDeepFM, ки шохаҳои ба нақш мутобиқи QLinear, QCIN ва QDNN-ро якҷо мекунад, дар се вазифаи арзёбишуда AUC ва Macro-F1-и миёнаи баландтар аз муқоисаҳои классикӣ нишон дод.
• HQxDeepFMEM пас аз экстраполятсияи сифр-садо бо дастгирии MLP нисбат ба HQxDeepFM афзоишҳои иловагии хурди миёнаро нишон дод.
• Тарҳи панҷқабатаи иштирокчӣ/субъект/корбар-ҷудо барои коҳиш додани ихроҷи вобаста ба ҳувият, ки аз ҳузури ҳамон шахс дар тарафҳои омӯзиш ва валидация ба вуҷуд омада метавонад, пешбинӣ шудааст.
• Нигоҳдории нисбии AUC зери ниқобҳои дастрасӣ ба хусусиятҳоро метавон барои чен кардани он истифода бурд, ки модел ҳангоми кам шудани гурӯҳҳои иттилооти иҷозатдодашуда чӣ гуна коҳиш меёбад.
• Аблятсияи шохаҳо намунае нишон дод, ки QDNN бузургтарин, QCIN муҳим ва QLinear саҳми мулоимтар, вале пайдарпай дорад.
• Зиёд кардани паҳнои кубит худкор натиҷаи беҳтар надод; дар вазифаҳои арзёбишуда диапазони миёнаи 4–6 кубит мутавозинтар намуд.
• Садои деполяризатсия нисбат ба хомӯшшавии фаза ва амплитуда барои коҳиши хато мушкилтар дониста шуд.

Умумисозиҳое, ки таҳқиқот дастгирӣ намекунад

• Ин натиҷаҳо нишон намедиҳанд, ки HQxDeepFM метавонад аз ҷиҳати клиникӣ ташхиси саломатии занон гузорад ё натиҷаи саломатиро беҳтар кунад.
• Натиҷаҳои WESAD ва ExtraSensory тасдиқи клиникии ба занон хос нестанд; онҳо вазифаҳои интиқолшавандаи стресс ва шинохти контекст мебошанд.
• Ниқобҳои хусусиятҳои аз ҷониби сиёсат муайяншуда равандҳои ҳуқуқии ризоияти корбарони воқеӣ, дарки махфият ё рафтори дарозмуддатро тасдиқ намекунанд.
• Таҳқиқот дар таҷҳизоти физикии квантӣ бартарии суръат, энергия, сатҳи хато ё хароҷотро нишон намедиҳад.
• Фарқҳои миёнаи AUC/Macro-F1 азбаски санҷиши аҳамияти оморӣ гузориш нашудааст, далели бартарии универсалӣ нестанд.
• Мушоҳидаи 4–6 кубит набояд ҳамчун оптимуми универсалӣ барои маҷмӯи додаҳои дигар, схемаҳои амиқтар ё таҷҳизоти дигари квантӣ қабул шавад.

Тафсилоти норасо аз ҷиҳати такроршавандагӣ

Манбаъ муодилаҳои меъморӣ, протоколи қабатҳои ҷудошуда, моделҳои муқоиса, скани кубит/умқ, каналҳои садо ва метрикаҳои асосиро тавсиф мекунад. Аммо дар бахшҳои усул ва озмоиши PDF навъи optimizer, суръати омӯзиш, андозаи mini-batch, шумораи epoch, танзими боздории барвақт, seed-ҳои тасодуфӣ, шумораи shot-и ченкунии квантӣ, нармафзор/симулятори квантии истифодашуда ё backend-и физикии сахтафзор, андозаҳои қабатҳои MLP-ZNE ва қиматҳои мушаххаси коэффисиентҳои миқёскунии садо ба таври возеҳ гузориш нашудаанд. Ин камбудиҳо бе коди манбаъ ё маводи иловагӣ такрори дақиқи озмоишро маҳдуд мекунанд.

Аз ҷиҳати татбиқ ин чӣ маъно дорад?

Қавитарин ғояи татбиқии таҳқиқот шиори васеи “зеҳни сунъии квантӣ барои саломатии занон” нест; балки ғояи қабати қарори фишурдаест, ки мувофиқи гурӯҳҳои додаҳои иҷозатдодашуда кор карда метавонад ва саҳми ҳар шохаи функсионалии ҳамтаъсирро алоҳида омӯхтан мумкин аст. Чунин қабат метавонад дар оянда дар пеши хизматрасониҳое чун дастгирии давраи ҳайз, огоҳиномаҳои стресс/некӯаҳволӣ ё ҳушдорҳои амниятии огоҳ аз контекст истифода шавад. Аммо барои татбиқи воқеӣ таҳқиқоти корбар, арзёбии перспективии аз ҷиҳати ахлоқӣ тасдиқшуда, роҳатии махфият, арзиши огоҳии бардурӯғ, таъхир, масрафи энергия, эътимоднокии сахтафзор ва мутобиқат ба меъёрҳо бояд алоҳида тасдиқ шаванд.

Ёддошт оид ба Манбаъ ва Усул

Таҳқиқоти аслӣ: Role-Aligned Quantum–Classical Feature Interaction for Privacy-Bounded Women-Centric Wearable Services.

Муаллифон: Wenbin Yu; Yanfeng Fan; Youle Wang; Hanmiao Cheng; Ran Li; Konglin Zhu; Yadang Chen.

Corresponding author: Hanmiao Cheng. Дар PDF муаллифи масъул бо ситорача нишон дода шудааст.

Саҳми баробар: Дар PDF-и манбаъ изҳороти саҳми баробар/ҳаммуаллифи аввал ошкор нашудааст.

Аффилиатсияҳо: School of Software, Nanjing University of Information Science and Technology; School of Computer Science, Nanjing University of Information Science and Technology; Jiangsu Collaborative Innovation Center of Atmospheric Environment and Equipment Technology, Nanjing University of Information Science and Technology; Wuxi Institute of Technology, Nanjing University of Information Science and Technology; Nanjing Quantum AI Technology Co., Ltd.; Nanjing Boswell Industrial Communication Technology Co., Ltd.; Marketing Service Center, State Grid Jiangsu Electric Power Co., Ltd.; Department of Electrical and Computer Engineering, Michigan State University.

Навъи манбаъ: Preprint research paper.

Ҳолати баррасии ҳамтоён: PDF ба таври возеҳ мегӯяд, ки таҳқиқот аз баррасии ҳамтоён нагузаштааст.

Платформа: SSRN, abstract 7477255.

Санаи интишор: Дар саҳифаи сабти SSRN ҳамчун 17 сентябри 2026 нашршуда/posted нишон дода мешавад.

DOI: 10.2139/ssrn.7477255.

Маҷалла: Манбаъ версияи нашршудаи мақолаи маҷалла нест; ин файл версияи SSRN preprint мебошад.

Иҷозатнома: Дар PDF ва сабти библиографии тасдиқшудаи SSRN иҷозатномаи Creative Commons, ки истифодаи такрории мақоларо ошкоро иҷозат диҳад, муайян нашудааст. Аз ин рӯ, дар Verianla скриншоти расмҳои манбаъ ё нусхаи услуб истифода нашудааст; муносибатҳои методӣ бо схемаи мустақили SVG аз нав ифода шуда, натиҷаҳои ададӣ дар сохтори аслии ҷадвали HTML дода шудаанд.

Фарқи сабти библиографӣ: PDF-и боршуда муаллифро ҳамчун Konglin Zhu ва Ran Li-ро зери аффилиатсияҳои a/b/c-и вобаста ба Nanjing University of Information Science and Technology нишон медиҳад. Сабти ҷории web meta-и SSRN бошад номи Zhu-ро ба шакли Konlin Zhu ва аффилиатсияи Ran Li-ро East China Normal University нишон медиҳад. Дар ин матни Verianla барои ҳувияти муҳаққиқ навишт ва аффилиатсияи PDF-и боршуда асос гирифта шуда, фарқ пинҳон карда нашудааст.

Маблағгузорӣ / бархӯрди манфиатҳо / дастрасии додаҳо / CRediT: Дар PDF-и боршуда изҳороти алоҳида ва возеҳи маблағгузорӣ, бархӯрди манфиатҳо, дастрасии додаҳо ё саҳмҳои муаллифии CRediT муайян нашудааст. Дар манбаъ гуфта мешавад, ки озмоишҳо ба маҷмӯи додаҳои кушодаи MSW, WESAD ва ExtraSensory асос ёфтаанд; ин ҳолат набояд ҷойгузини изҳороти алоҳидаи дастрасии додаҳо карда шавад.

Маҳдудияти асосии методологӣ: Таҳқиқот арзёбии модел дар маҷмӯи додаҳои оммавии кушода ва шароити назоратшавандаи таҷрибавии дастрасӣ/садо мебошад. Он таҳқиқоти перспективии клиникӣ, дахолати воқеии корбар, ҷойгиркунии воқеӣ дар дастгоҳ ё санҷиши таҷҳизоти физикии квантӣ нест.