量子トポロジカルデータ分析を「実用的な特徴抽出」へ：IonQらがfMRI・金融時系列への応用と実機検証を提示
要約
IonQらの研究チームが、量子トポロジカルデータ分析を厳密なベッチ数推定ではなく実用的な特徴抽出手法として再定義した論文。組合せラプラシアンの低次モーメントを用いる量子アルゴリズムを提案し、fMRIによる神経変性疾患分類や金融時系列の不安定性検出への応用と、IonQの今後のハードウェアに相当するバリウムイオン開発機での実機検証を示している。
