量子算法有望加速采样和优化

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-09-03 04:00

研究人员开发了新的量子算法，可在从复杂概率分布进行采样以及非凸优化任务方面提供加速。这些算法通过整合用于均值和梯度估计的量子子程序，增强了 Langevin Monte Carlo 和 Hamiltonian Monte Carlo 等经典方法。该研究适用于具有特定属性的分布，在 Wasserstein 距离和 Kullback--Leibler 散度方面提供了收敛保证，并展示了更快的采样如何加速各种目标的优化。 AI

影响在需要复杂采样或优化的特定人工智能应用中，有可能实现更快的训练和推理。

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arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Guneykan Ozgul, Xiantao Li, Mehrdad Mahdavi, Chunhao Wang · 2026-09-03 04:00

具有随机预言机的量子加速采样与非凸优化

arXiv:2504.03626v2 Announce Type: replace-cross Abstract: We present quantum speedups for sampling from distributions of the form $\pi\propto e^{-f}$ on $\mathbb{R}^d$. We consider two stochastic oracle models: a stochastic gradient oracle, where $f=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^n f_i $ …

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