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自适应系统成功的关键在于它们能够解读来自环境的信号并做出相应的反应——它们充当与周围环境互动的代理。当能够执行越来越复杂的策略时，此类代理通常会表现得更好。但这是有代价的：代理必须从过去的经历中回忆的信息越多，它需要的内存就越多。在这里，我们研究了能够进行量子信息处理的代理的能力。我们发现了量子代理需要采用的最普遍的形式，以最大限度地发挥记忆压缩优势，并提供一种系统的方法来编码它们的记忆状态。我们表明，这些编码相对于记忆最小的传统代理可以表现出极其有利的扩展优势，特别是当必须保留越来越久远的事件信息时。
具有高效长期记忆的量子自适应代理
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