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Vladislav Malyshkin
Vladislav Malyshkin
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半定规划应用于量子信道学习
一篇新论文详细介绍了半定规划（SDP）在从经典数据重构量子信道问题中的应用。由Vladislav Malyshkin领导的研究强调，当总保真度是二次型之比时，SDP可以有效地解决保真度优化问题。研究发现，相对较小的Kraus秩通常足以描述实验数据，这表明更简单的量子信道通常可以模拟观测到的现象。该论文还探讨了将此理论应用于重构投影算符，并讨论了一个用于量子信道变换的经典计算模型。
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新的超态量子力学理论连接了物理学和AI
一个名为超态量子力学（SQM）的新理论框架已被引入，它通过考虑具有多个二次约束的希尔伯特空间中的态来扩展传统量子力学。该理论由Vladislav Malyshkin提出，有望在物理学、机器学习和人工智能等领域得到应用。SQM可以使用酉算符表示，从而引出一个量子逆问题，该问题可以通过新的计算算法来解决，包括使用量子通道的经典计算模型。