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quantum kernels
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研究发现：量子核在股票收益预测中未显示出优势
一篇新发表在arXiv上的研究论文调查了量子核在中国A股市场预测股票收益的有效性。该研究采用了严格的对照方法，将量子保真度和预测量子核与经典的RBF核和线性模型进行比较，未发现明显的量子优势。即使在更宽的评估窗口和考虑全样本信息的情况下，量子核的表现也未能持续优于其经典对应物或基线神经网络。研究人员提出了评估金融领域量子优势声明的标准协议，强调了进行预算均等比较和多重性稳健推断的必要性。
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新的量子核策略旨在防止机器学习中的过拟合
研究人员提出了一种构建量子核的新方法，旨在克服现有方法中常见的过拟合和泛化能力差的挑战。这一新颖的策略受到经典机器学习中良性过拟合概念的启发，包括创建局部-全局量子核。这些核结合了来自小子系统的测量和全系统测量，以提高数据相关性捕获和泛化性能。
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量子核带土优化平衡表达能力与可学性
研究人员开发了使用量子核的高斯过程带土优化新方法，特别解决了嘈杂中等规模量子（NISQ）时代面临的挑战。该研究侧重于平衡量子核的表达能力与其可学性，而可学性可能因高维和复杂性而受阻。为解决此问题，该团队提出了投影量子核和经典核近似技术，这些技术在降低维度的同时保留了关键的量子特性。这些方法旨在提高样本效率并减少量子原生应用的计算开销。