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多体开放量子系统 - GKSL (Gorini-...
HP Breuer 和 F. Petruccione，（2007）A. Rivas、SF Huelga，arXiv:1104.5242（2012）R. Fazio、J. Keeling、L. Mazza、M. Schirò，arXiv:2409.10300（2024）...
低温共晶硅
1.量子计算与量子信息。MA Nielsen 和 IL Chuang，剑桥大学出版社 2. Ciaran Hughes、Joshua Isaacson、Anastatsia Perry、Ranbel F. Sun、Jessica Turner，“量子计算的量子好奇者”，Springer，2021 3. Maria Schuld 和 Francesco Petruccione，“使用量子计算机进行机器学习”，第二版，Springer，2021 4. Maria Schuld 和 Francesco Petruccione，“使用量子计算机进行监督学习”，Springer，2018 5. Peter Wittek，“量子机器学习——量子计算对数据挖掘意味着什么”，爱思唯尔。 7. Michael A. Nielsen 和 Issac L. Chuang，“量子计算与信息”，剑桥，2002 年 8. Mikio Nakahara 和 Tetsuo Ohmi，“量子计算”，CRC Press，2008 年 9. N. David Mermin，“量子计算机科学”，剑桥，2007 年 10. https://qiskit.org/
量子强盗
许多决策问题涉及通过与环境互动并观察这些相互作用产生的奖励来学习。在机器学习领域，这一研究属于所谓的增强学习（RL）和训练与环境相互作用的人工剂的算法（Sutton和Barto，2018; Kaelbling et et and; Kaelbling等人。，1996; Bertsekas和Tsitsiklis，1996）。我们在这里对匪徒家族问题的最佳手臂识别（BAI）问题感兴趣，这与RL问题集有关，其中与环境的互动会产生立即奖励以及不必要的长期计划（请参阅Lattimore和Szepesvári，2020年的长期计划）。更确切地说，我们对BAI问题的量子版本感兴趣，为此我们设计了能够解决该问题的量子算法。Quantum机器学习是量子计算和机器学习界面上的一项研究场，目的是使用量子计算范式和技术来提高学习算法的速度和性能（Wittek，2014; Biamonte等人。 ，2017年； Ciliberto等。 ，2018年； Schuld和Petruccione，2018年）。 量子计算中的一个基本概念是量子叠加，这是量子算法（1996年）之类的量子算法（最受欢迎的量子算法之一）成功地解决了从n个项目的无结构数据库中删除一个项目的问题，否，2017年； Ciliberto等。，2018年； Schuld和Petruccione，2018年）。量子计算中的一个基本概念是量子叠加，这是量子算法（1996年）之类的量子算法（最受欢迎的量子算法之一）成功地解决了从n个项目的无结构数据库中删除一个项目的问题，否
理学学士-理学硕士 物理学专业 - 第五学期
1. 现代量子力学，JJ Sakurai，Addison-Wesley，马萨诸塞州雷丁，1994 2. 高级量子力学，JJ Sakurai，Pearson，1967。3. 量子力学（第 1 卷和第 2 卷），C. Cohen-Tannoudji、B. Diu 和 F. Laloe，Wiley VH；第二版 2019。4. R. Shankar，量子力学原理，第二版。 （Plenum Press，纽约，1994） 5. 量子力学和路径积分，RP Feynman 和 AR Hibbs，McGraw-Hill，纽约，1965。 6. 量子场论导论，ME Peskin、DV Schroeder，Westview Press，1995。 7. 开放量子系统理论，HP Breuer 和 F. Petruccione，牛津大学出版社，2002。
量子非洲 6 (QA6) - 基加利
Meigan Aronson，（UBC，加拿大温哥华）Tommaso Callarco，（德国朱利希）Susan Coppersmith，（UNSW，悉尼）Marcello Dalmonte，（ICTP，Trieste Italy）Rosario Fazio Rika Kawakami（日本Riken）Daniel损失（Riken andUniv。Basel，Switzerland）Tiago Mendes，（德国奥斯堡大学）Bill Munro（NTT）Will Oliver，（MIT Sai（Riken和UST，东京日本）Benoit Vermersch，（CNRS，格林布勒法国）弗兰克·威廉·莫赫（Frank Wilhelm-Mauch）
QUILT：使用多种量子分类器集合在量子计算机上进行有效的多类分类
介绍问题动机。量子算法已经在化学、密码学、机器学习和优化领域得到了发展（Lu 等人 2019 年；Shor 1999 年；Tiwari 和 Melucci 2019 年；Khairy 等人 2020 年）。一类称为量子变分算法的算法被设计用于优化和执行量子机器学习和分类工作负载（Benedetti 等人 2019 年）。虽然理论上很有希望，但现有的量子机器学习分类器是为未来大规模理想量子系统设计的。这是因为由于严重的硬件错误，在现有的近期中型量子 (NISQ) 计算机上加载数据、训练和测试样本具有挑战性（Schuld 和 Killoran 2019a；Jurcevic 等人 2021 年；Preskill 2018 年）。因此，现有的量子分类器已被证明仅对相对简单的二元分类任务有效（Schuld、Fingerhuth 和 Petruccione 2017；Grant 等人 2018）。正如我们的评估所证实的，现有的最先进方法对于多类分类无效（例如，八类图像分类的准确率不到 30%）。目前，缺乏在真实量子机器上执行多类分类任务的能力以供探索和改进。贡献。Quilt 通过向社区开源其框架和数据集，以便在 NISQ 量子机器上进行多类分类，专门弥补了这一空白。Quilt 做出了以下主要贡献：（1）Quilt 背后的一个关键思想是构建一组量子分类器来执行多类分类。
QUILT：使用多种量子分类器集合在量子计算机上进行有效的多类分类
介绍问题动机。量子算法已经在化学、密码学、机器学习和优化领域得到了发展（Lu 等人 2019 年；Shor 1999 年；Tiwari 和 Melucci 2019 年；Khairy 等人 2020 年）。一类称为量子变分算法的算法被设计用于优化和执行量子机器学习和分类工作负载（Benedetti 等人 2019 年）。虽然理论上很有希望，但现有的量子机器学习分类器是为未来大规模理想量子系统设计的。这是因为由于严重的硬件错误，在现有的近期中型量子 (NISQ) 计算机上加载数据、训练和测试样本具有挑战性（Schuld 和 Killoran 2019a；Jurcevic 等人 2021 年；Preskill 2018 年）。因此，现有的量子分类器已被证明仅对相对简单的二元分类任务有效（Schuld、Fingerhuth 和 Petruccione 2017；Grant 等人 2018）。正如我们的评估所证实的，现有的最先进方法对于多类分类无效（例如，八类图像分类的准确率不到 30%）。目前，缺乏在真实量子机器上执行多类分类任务的能力以供探索和改进。贡献。Quilt 通过向社区开源其框架和数据集，以便在 NISQ 量子机器上进行多类分类，专门弥补了这一空白。Quilt 做出了以下主要贡献：（1）Quilt 背后的一个关键思想是构建一组量子分类器来执行多类分类。