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针对幽门螺杆菌的基本转录因子HP1043：药物重新定位研究用量子地球移动的距离学习量子数据
抽象量化学习算法的输出与目标的目标是机器学习的重要任务。然而，在量子设置中，常用距离指标的损失景观通常会产生不良结果，例如局部最小值差和指数衰减的梯度。为了克服这些障碍，我们在这里考虑最近提出的量子地球移动器（EM）或Wasserstein-1距离是经典EM距离的量子类似物。我们表明，量子EM距离具有独特的特性，在其他常用的量子距离指标中未发现，这使量子学习更加稳定和有效。我们提出了一个量子剂量生成对抗网络（QWGAN），该网络利用量子EM距离，并提供了对量子数据进行学习的有效手段。我们提供了Qwgan能够学习一组量子数据的示例，仅资源在量子数中多项式。
混合量子剂量恒星gan，适用于选项定价
摘要。本文在量子方法的背景下，对利用机器学习技术进行了深入的探索。我们开发并实施了一种新型的混合量子Wasserstein gan，用于将经典状态的任意分布加载到量子状态，这超出了其财务状况。特别是，如果目标分布是经典的，则我们的混合方法消除了几种潜在的不稳定性来源，并且与完全量子生成的模型相比，其性能优越。我们的QWGAN可用于捕获资产在成熟度时的概率分布，并将其转换为量子状态，因为在合成和真实数据实验上进行了反对。在选项定价上下文中，我们使用此方法提供了完整的管道，并利用迭代量子估计算法来得出预期的期权收益，从而确保与传统方法相比，误差缩放的二次增强。