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Girsanov's theorem
Girsanov's theorem
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新的QMaxCal方法通过最小化退相干效应来增强量子控制
研究人员开发了一种名为QMaxCal的开放量子控制新方法，该方法利用Girsanov定理对路径空间进行正则化。该方法旨在通过惩罚控制对退相干通道的可观测量结果，而不是控制幅度，来最小化退相干效应。QMaxCal正则化器，包括Wiener KL和漂移方差正则化器，在各种开放量子系统中表现出优于基线方法的性能，在失真度方面降低了高达50%，并在经过校准的IBM Kingston处理器上取得了显著的进步。
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对机器学习中归一化常数估计的新的复杂性分析
研究人员开发了一个新的理论框架，用于分析概率分布中归一化常数估计的复杂性。这项工作侧重于退火重要性采样方法，提供了非渐近分析，在达到指定的相对误差时，其预言机复杂性为 \(\\widetilde{O}(\frac{d\beta^2{\mathcal{A}}^2}{\varepsilon^4})\)。该分析利用Girsanov定理和最优传输，避免了显式的等周假设。此外，还提出了一种使用反向扩散采样器的新算法来处理大作用量和多模态问题，并…
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反馈哈密顿量是得分函数：用于量子轨迹反演的扩散模型框架
研究人员在量子轨迹反演与机器学习中使用的基于得分的扩散模型之间建立了一个理论联系。他们证明了反馈哈密顿量（可以统计上反转量子轨迹的时间演化）在数学上等同于量子轨迹分布的得分函数。这一发现表明，诸如去噪得分匹配之类的机器学习技术可以应用于估计在未满足理想条件的现实世界实验中的得分函数。