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量子决策理论中的进化过程
近年来，人们对用量子力学语言来制定决策理论的可能性产生了浓厚的兴趣。在书籍 [ 1 – 4 ] 和评论文章 [ 5 – 8 ] 中可以找到大量关于此主题的参考资料。这种兴趣源于经典决策理论 [ 9 ] 无法遵循真实决策者的行为，因此需要开发其他方法。借助量子理论技术，人们有望更好地表征行为决策。有多种使用量子力学来解释意识效应的变体。本评论的目的不是描述现有的变体，因为这需要太多篇幅，可以在引用的文献 [ 1 – 8 ] 中找到，而是对作者及其同事提出的方法进行概述。这种方法被称为 [ 10 ] 量子决策理论 (QDT)。在本综述中，我们仅限于考虑量子决策理论，而不会涉及量子技术其他应用趋势，例如物理学、化学、生物学、经济学和金融学中的量子方法、量子信息处理、量子计算和量子博弈。显然，一篇综述无法合理地描述所有这些领域。尽管量子博弈论与决策理论有相似之处，但量子博弈的标准处理[11-15]与本综述中提出的量子决策理论的主要思想之间存在重要区别。在量子博弈论中，人们通常假设玩家是遵循量子规则的量子设备[16,17]。然而，在量子决策理论[10]的方法中，决策者不一定是量子设备，他们可以是真实的人。QDT 的数学类似于量子测量理论中的数学，其中观察者是经典人类，而观察到的过程则以量子定律为特征。在 QDT 中，量子理论是一种用于描述决策过程的技术语言。量子技术被证明是一种非常方便的工具，可以描述现实的人类决策过程，包括
我们对量子（数字）孪生有何期待？
{christian.knopf,eldar.sultanow}@capgemini.com 摘要。数字孪生可以对现实世界的实体（对象、流程或系统）进行建模和仿真，从而改善相关的价值链。量子计算这一新兴领域为将这种虚拟化发展为量子（数字）孪生（QDT）和最终的量子孪生（QT）带来了巨大的希望。量子（数字）孪生概念本身并不矛盾，而是描述了一种混合方法，该方法可以通过将传统计算和数字孪生概念与量子处理相结合，利用当今可用的技术来实现。本文介绍了量子（数字）孪生的研究和实践现状。它还讨论了它们通过实时模拟高度复杂、相互关联的实体来创造竞争优势的潜力，这有助于公司更好地应对环境变化并使其产品和服务与众不同。关键词：人工智能、数字孪生演进、机器学习、量子计算、量子机器学习、量子数字孪生、量子孪生、仿真