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机构名称：
¥ 3.0
我们研究了经典和量子机学习（ML）模型的性能，以预测物理实验的结果。实验取决于输入参数X，并涉及执行（可能未知）量子过程e。我们的功绩数字是实现所需预测性能所需的E运行次数。我们考虑进行测量的经典ML模型，并在每次E运行后记录经典结果，以及可以连贯访问E以获取量子数据的量子ML模型；然后，使用经典数据或量子数据来预测未来实验的结果。我们证明，对于任何输入分布d（x），经典ML模型可以通过与最佳量子ML模型相当的多次访问E来平均提供准确的预测。相反，为了实现所有输入的准确预测，我们证明了指数量子优势是可能的。例如，为了预测N- Qubit Systemρ中所有Pauli可观察到的期望，经典ML模型需要ρ的2Ω（n）副本，但是我们仅使用O（n）副本提出了一个量子ML模型。我们的结果阐明了量子优势的可能性，并突出了经典ML模型解决物理和化学中有挑战性的量子问题的潜力。
arxiv：2101.02464v2 [Quant-ph] 2021年4月2日
主要关键词
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