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使用Python和IBM量子体验学习量子计算
罗伯特·洛雷多（Robert Loredo）是IBM Quantum全球技术大使的负责人，拥有超过20年的软件体系结构和工程经验。他还是一位Qiskit倡导者和主要发明家，拥有160多项专利，并介绍了涵盖量子计算，人工智能和生物信息学的各种讲习班，讲座和文章。作为一名兼职教授，他曾在佛罗里达国际大学计算机科学学院教过云计算和软件工程。他拥有迈阿密大学的计算机和电气工程硕士学位，目前正在佛罗里达国际大学攻读计算机科学博士学位，专门从事机器学习和神经科学。
利用量子特征选择进行欺诈检测的混合量子-经典方法
MICHELE GROSSI 1、NOELLE IBRAHIM 2、VOICA RADESCU 3、ROBERT LOREDO 4、KIRSTEN VOIGT 5、CONSTANTIN VON ALTROCK 6 和 ANDREAS RUDNIK 7。1 欧洲核子研究组织 (CERN)，瑞士日内瓦 1211（电子邮件：michele.grossi@cern.ch）2 IBM Quantum，IBM 3600 Steeles Ave East Markham，ON L3R 9Z7，CA（电子邮件：noel.ibrahim@ibm.com）3 IBM Quantum，IBM Deutschland Research & Development GmbH，Schönaicher Str. 220, 71032 Böblingen, 德国（电子邮件：voica.radescu@ibm.com） 4 IBM Quantum, IBM Corp, 1 Alhambra Plaza Suite #1415 Coral Gables, FL 33134（电子邮件：loredo@us.ibm.com） 5 IRIS Analytics GmbH, Klostergut Besselich, 56182 Urbar, 德国（电子邮件： kirsten.voigt@iris.de) 6 IRIS Analytics GmbH，Klostergut Besselich，56182 Urbar，德国（电子邮件：constantin.von.altrock@iris.de） 7 IRIS Analytics GmbH，Klostergut Besselich，56182 Urbar，德国（电子邮件：andreas.rudnik@iris.de）
贝叶斯推理的计算技术
统计计算很大程度上由概率的加权总和或积分组成。贝叶斯推论和频繁统计之间的关键实际差异之一是，在将这些竞争性的方法解决相同问题的情况下出现了巨大不同类型的积分类型（Loredo 1992）。例如，考虑到某些观察到的数据d，估计某些模型的参数m；用θ共同表示参数。在贝叶斯和频繁的积分中出现的关键数量是假设模型为真的数据并假定要知道的参数的概率，p（d |θ，m）。被认为是数据的函数，这称为采样分布；作为参数的函数，它称为可能性函数，它将缩写为l（θ）。该方法之间的基本实际差异是，频繁计算需要在数据维度（样本空间）上进行此数量的积分，而贝叶斯计算需要在参数空间上进行积分。基于通过参数空间进行求和或集成在试图使用样品空间中计算的概率进行推断的概率的概率上的推断。在这里的简短空间中，对这些优势的重要讨论是不可能的。必须提及两个具有巨大实际实用性的积极优势。在贝叶斯推理中，可以直接消除滋扰参数，同时简单地通过在φ上整合（ψ，φ）的关节分布来解决它们的不确定性。首先，在绝大多数的实际应用中，参数空间可以分为两个部分θ=（ψ，φ），其中兴趣集中在ψ上，并且φ由对数据建模但不感兴趣的“滋扰”参数组成（例如，背景强度）。没有完全的SAT-