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我们提出了一种称为量子互信息神经估计 (QMINE) 的量子机器学习方法，用于估计冯·诺依曼熵和量子互信息，这是量子信息理论的基本属性。这里提出的 QMINE 基本上利用了量子神经网络 (QNN) 技术，以最小化确定冯·诺依曼熵的损失函数，从而确定量子互信息，由于量子叠加和纠缠，人们认为它比传统神经网络更能处理量子数据集。为了创建精确的损失函数，我们提出了一种量子 Donsker-Varadhan 表示 (QDVR)，它是经典 Donsker-Varadhan 表示的量子类似物。通过利用参数化量子电路上的参数移位规则，我们可以有效地实现和优化 QNN，并使用 QMINE 技术估计量子熵。此外，数值观测支持我们对 QDVR 的预测，并证明了 QMINE 的良好性能。
arXiv:2306.14566v2 [quant-ph] 2024 年 2 月 11 日
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