量子スペクトルモデル：入力条件付き周波数サポートによるデータ再アップロード

量子機械学習におけるデータエンコーディング手法の改良。入力データ構造に合わせたモデルの帰納バイアスを重視し、行列値入力のスペクトル特性を考慮した新しい量子スペクトルモデルを提案。

• 入力行列から直接データエンコーディングユニタリーの生成器を構築する量子スペクトルモデル（QSM）を提案する。
• QSMは、対称、グローバルブロック、パッチローカルブロックハミルトニアンに基づく3つのバリアントを持つ。
• 提案手法は、入力依存のスペクトルギャップとスペクトル部分空間を利用して、截断フーリエ表現の出力を生成する。
• Pendigitsデータセットと合成タスクにおいて、QSMは比較対象の量子モデルよりも高いテスト精度を示した。
• 入力条件付きスペクトル表現が、解析可能な帰納的バイアスを提供することを示唆している。