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实体 Rahul Bandyopadhyay

Rahul Bandyopadhyay

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  1. RESEARCH · CL_131274 ·

    量子机器学习在可证明的学习分离方面超越经典方法

    研究人员展示了在预测量子多体系统时间演化方面的可证明学习分离。该研究发表在arXiv上，概述了一个监督学习问题，其中量子机器学习可以从短时间训练样本中有效地学习未知的哈密顿量。这与经典算法形成对比，经典算法面临计算上的困难，除非BQP包含在P/poly中，这突显了基于哈密顿量演化的自然机器学习任务的严格分离。