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孤立的量子力学系统的哈密顿量决定了其动力学和身体行为。这项研究研究了学习和利用系统的哈密顿量及其对数据分析技术的变异热状态估计的可能性。为此，我们采用了基于量子的哈密顿模型的方法来模拟大型强子撞机数据的生成建模，并证明了此类数据等混合状态的代表性。在进一步的一步中，我们使用学到的哈密顿量检测进行异常检测，表明不同的样本类型可以形成一旦被视为量子多体系统的不同动态行为。我们利用这些特征来量化样本类型之间的差异。我们的发现表明，可以在机器学习应用程序中使用专为现场理论计算设计的方法来在数据分析技术中采用理论方法。
用于生成建模和异常检测的量子 - 培训汉密尔顿学习
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