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实体 Tseng et al.

Tseng et al.

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  1. TOOL · CL_303519 ·

    新研究详述量子态学习的遗憾下界

    研究人员利用对数损失建立了在线量子态学习的遗憾下界。这项工作对量子态层析成像和矩阵均值置信序列的开发具有重要意义。该研究提出了一种样本最优的量子态层析成像算法,并提出了一种用于矩阵值随机变量均值的竞争性算法。