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quantum tomography
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新的 Bandit 算法解决了公平性和连续 K-Max 问题 · 跟踪 6 个来源
研究人员开发了新的 Bandit 问题算法,这些算法用于推荐系统等应用。对于连续 K-Max bandits,DCK-UCB 实现了 $\widetilde{O}(T^{3/4})$ 的次线性 regret 边界,而 MLE-Exp 为指数分布提供了接近最优的 $\widetilde{O}(\sqrt{T})$ regret。在相关领域,UCB-HARE 解决了 bandits 中的“公平性成本”问题,建立了 $\Omega(\sig…
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稀疏化KANs为可解释的量子态层析成像提供支持
研究人员开发了一种稀疏化的Kolmogorov-Arnold网络(KAN),以提高量子态层析成像的可解释性。该方法不仅能高保真地重构量子态,还能揭示数据的底层物理结构。通过分析网络的路径,研究人员能够识别相关的泡利可观测量及其关系,从而提供一种根据已知物理原理审计学习到的重构规则的方法。