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Quantum Fourier Sampling
Quantum Fourier Sampling
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新量子协议审计延迟PUF安全模型
一篇新研究论文介绍了一种“三门”量子审计协议，旨在利用量子傅里叶采样评估基于延迟的物理不可克隆函数（PUF）的安全模型。该协议分析了量子傅里叶采样与经典比较器和预言机合成的有效性，在评估的场景中未发现端到端的优势。虽然理想采样在特定任务的相干调用中显示出轻微的好处，但研究得出结论，该协议有助于区分理论上的量子查询优势和实际的安全效益，并强调这并非关于已部署硬件的声明。
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新的量子机器学习框架利用干涉进行监督学习
研究人员推出了一种新颖的量子机器学习框架——Bernstein-Vazirani Networks (BVNs)，该框架利用量子干涉来进行监督学习任务。这些网络基于量子傅里叶采样原理运行，其中叠加态的标记数据在傅里叶基中进行干涉，以提取全局特征。广义BVNs允许在问题自适应基中进行干涉，从而在不增加测量预算的情况下增强模型表达能力。BVNs展示了通用函数逼近和无梯度训练的能力，在各种分类和表示学习任务上表现出竞争力。