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用于量子增强量的混合参与者 - 批评算法在Cern Beam Lines
用夹紧的量子玻尔兹曼机器（QBM）的抽象自由能增强学习（FERL）被证明与经典Q学习及其限制相比，可以显着提高学习效率。在本文中，FERL方法扩展到多维连续的状态行动空间环境，以打开更广泛的现实应用程序的门。首先，研究了基于自由能的Q-学习，以用于离散的作用空间，但是评估了连续状态空间以及经验重播对样本效率的影响。在第二步中，基于深层确定性的策略梯度算法与基于QBM的评论家相结合的深层确定性政策梯度算法开发了连续国家行动空间的混合参与者（A-C）方案。讨论了使用量子退火（QA）获得的结果，包括模拟和D-Wave QA硬件，并将性能与经典的增强学习方法进行了比较。在欧洲核研究组织中，整个环境代表了现有的粒子加速器光束线。除其他外，在高级韦克菲尔德实验的实际电子束线（醒）上评估了混合A-C代理。
从量子或经典数据学习量子模型
摘要。在本文中，我们讨论了如何在量子系统中表示经典数据分布的问题。所提出的方法是学习量子汉密尔顿量，使其基态近似于给定的经典分布。我们回顾了关于量子玻尔兹曼机 (QBM) [1, 2] 的先前工作，以及如何使用它从量子统计数据中推断量子汉密尔顿量。然后，我们展示了所提出的量子学习形式如何应用于纯经典数据分析。将数据表示为秩一密度矩阵除了经典统计数据外，还引入了经典数据的量子统计数据。我们表明，量子学习产生的结果比经典最大似然方法准确得多，无论是对于无监督学习还是分类。数据密度矩阵和 QBM 解显示纠缠，由量子互信息 I 量化。数据中的经典互信息 I c ≤ I/ 2 = C ，通过选择合适的正交测量基获得 C 最大经典相关性。我们认为剩余的互信息 Q = I/ 2 是通过非正交测量获得的，这可能违反贝尔不等式。过剩的互信息 I − I c 可能用于提高机器学习或其他统计方法的量子实现的性能。
量子神经网络的评论：方法，模型，困境
摘要 - 量子计算机硬件的快速开发为实现QNN奠定了硬件基础。由于量子特性，与经典相比，QNN显示出更高的存储容量和计算效率。本文将从三个部分中回顾过去六年中QNN的开发：实施方法，量子电路模型和面临的困难。在第一部分中，实现方法主要是指用于构建QNN模型（例如VQA）的某些非衍生算法和理论框架。第二部分引入了QNN的几个量子电路模型，包括QBM，QCVNN等。第三部分描述了目前遇到的一些主要困难问题。简而言之，这个领域仍处于探索阶段，充满了魔法和实践意义。
仅使用单粒子状态解决盲人百万富翁问题的量子解决方案
摘要 盲目百万富翁（BM）问题是初始百万富翁问题的扩展版本，用于比较不同组之间参与者秘密的总和。作为量子安全多方计算的一个新课题，现有的具有某些特殊纠缠态的协议在实践中可能不易实现。本研究首次提出了一种非纠缠方法解决具有特殊d级单粒子态的量子盲目百万富翁（QBM）问题。为了保护传输秘密的机密性，该协议利用了随机生成的d级单粒子态的性质。此外，使用简单的移位操作对各个秘密进行编码。详细的安全性分析表明，该协议不受内部和外部威胁的影响。所提出的方法不仅可以用来解决盲目百万富翁问题，还可以作为解决其他安全多方计算问题的基本模块。
青少年疫苗接种
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