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World File Search System量子数
量子数据编码：经典到量子映射技术的比较分析及其对机器学习准确性的影响
本研究探索了将量子数据嵌入技术集成到经典机器学习 (ML) 算法中，旨在评估一系列模型的性能增强和计算影响。我们探索了各种经典到量子的映射方法，从基础编码、角度编码到幅度编码，对于编码经典数据，我们进行了一项广泛的实证研究，涵盖了流行的 ML 算法，包括逻辑回归、K 最近邻、支持向量机和集成方法，如随机森林、LightGBM、AdaBoost 和 CatBoost。我们的研究结果表明，量子数据嵌入有助于提高分类准确性和 F1 分数，尤其是在本质上受益于增强特征表示的模型中。我们观察到对运行时间的细微影响，低复杂度模型表现出适度的增加，而计算密集型模型则经历明显的变化。值得注意的是，集成方法在性能提升和计算开销之间表现出良好的平衡。这项研究强调了量子数据嵌入在增强传统 ML 模型方面的潜力，并强调了权衡性能改进与计算成本的重要性。未来的研究方向可能涉及改进量子编码过程以优化计算效率，并探索现实世界应用的可扩展性。我们的工作为量子计算和传统机器学习交叉领域的知识体系的不断增长做出了贡献，为寻求在实际场景中利用量子启发技术优势的研究人员和从业者提供了见解。
量子数值线性代数简介
▶ 因式分解 ▶ 非结构化搜索 ▶ 离散傅里叶变换 ▶ 应用数学：线性系统，微分方程，最优化，机器学习，· · · 量子算法动物园：https://quantumalgorithmzoo.org 林林的讲义：[arXiv:2201.08309]
量子数据中心：透视
摘要 - 多波长的光声图像编码有关组织光吸收分布的插图。这可用于估计其血氧饱和分布（SO 2），这是组织健康和病理学的重要生理指标。然而，光功能分布的波长依赖性使精确估计值的恢复复杂化，特别是阻止了直接的光谱反转。深度学习方法已被证明有效地从模拟数据中产生SO 2的准确估计。但是，由于缺乏真实的“配对”训练数据（体内组织的多波长PA图像及其相应的SO SO SO分布），因此阻止了通用监督学习方法对真实组织的转化。在这里，我们讨论i）为什么在使用常规手段模拟的图像上训练的网络不太可能将其性能推广到真实组织上，ii）使用两种基于基于副本网络的生成性副本策略来提高SO 2估算网络的概括性的概述的通用性，以估算培训的网络对合成数据进行培训：环境。
![b'与 ED 一样，对于一般的混合态，EC 也很难计算，而且只在极少数特殊情况下才为人所知。但是，对于纯态，例如前面讨论过的 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 状态，EC = \xe2\x88\x92 Tr \xcf\x81 A log 2 ( \xcf\x81 A ) ，等于 ED 。实现纯态稀释过程的最佳方式是利用两种技术：（i）量子隐形传态，我们在一开始就介绍过，它简单地说是一个双方共享的贝尔态可以用来确定地转移一个未知的量子比特态，以及（ii）量子数据压缩[12]，它的基本意思是，一个由 n 个量子比特组成的大消息，每个量子比特平均由一个密度矩阵 \xcf\x81 A 描述，可以压缩成可能更少的 k = nS ( \xcf\x81 A ) \xe2\x89\xa4 n 个量子比特；而且只要 n 足够大，就可以忠实地恢复整个消息。我们稍后会讨论量子数据压缩。纯态在渐近极限下的可逆性。有了这两个工具，爱丽丝可以先准备 n 份 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 （总共 2 n 个量子比特）在本地压缩 n 个量子比特为 k 个量子比特，然后 \xe2\x80\x9csend\xe2\x80\x9d 发送给 Bob，并使用共享的 k 个贝尔态将压缩的 k 个量子比特传送给 Bob。然后 Bob 将 k 个量子比特解压缩回未压缩的 n 个量子比特，这些量子比特属于纠缠态 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 的 n 个副本中的一半。因此，Alice 和 Bob 建立了 n 对 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 。这描述了纯态稀释过程的最佳程序。蒸馏的纠缠和纠缠成本被渐近地定义，即两个过程都涉及无限数量的初始状态的副本。对于纯态，EC = ED [7]，这意味着这两个过程是渐近可逆的。但对于混合态，这两个量都很难计算。尽管如此，预计 EC ( \xcf\x81 ) \xe2\x89\xa5 ED ( \xcf\x81 )，即蒸馏出的纠缠不能比投入的多。形成的纠缠\xe2\x80\x94 是一个平均量 。然而，正如我们现在所解释的，有一个 EC 的修改，通过对纯态的 EC 取平均值获得，它被称为形成纠缠 EF [11, 13]。任何混合态 \xcf\x81 都可以分解为纯态混合 { pi , | \xcf\x88 i \xe2\x9f\xa9\xe2\x9f\xa8 \xcf\x88 i |} ，尽管分解远非唯一。以这种方式通过混合纯态构建混合态平均需要花费 P'](/simg/b/b87790512905fd558b37731181c2b32866795b88.webp)
b'与 ED 一样，对于一般的混合态，EC 也很难计算，而且只在极少数特殊情况下才为人所知。但是，对于纯态，例如前面讨论过的 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 状态，EC = \xe2\x88\x92 Tr \xcf\x81 A log 2 ( \xcf\x81 A ) ，等于 ED 。实现纯态稀释过程的最佳方式是利用两种技术：（i）量子隐形传态，我们在一开始就介绍过，它简单地说是一个双方共享的贝尔态可以用来确定地转移一个未知的量子比特态，以及（ii）量子数据压缩[12]，它的基本意思是，一个由 n 个量子比特组成的大消息，每个量子比特平均由一个密度矩阵 \xcf\x81 A 描述，可以压缩成可能更少的 k = nS ( \xcf\x81 A ) \xe2\x89\xa4 n 个量子比特；而且只要 n 足够大，就可以忠实地恢复整个消息。我们稍后会讨论量子数据压缩。纯态在渐近极限下的可逆性。有了这两个工具，爱丽丝可以先准备 n 份 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 （总共 2 n 个量子比特）在本地压缩 n 个量子比特为 k 个量子比特，然后 \xe2\x80\x9csend\xe2\x80\x9d 发送给 Bob，并使用共享的 k 个贝尔态将压缩的 k 个量子比特传送给 Bob。然后 Bob 将 k 个量子比特解压缩回未压缩的 n 个量子比特，这些量子比特属于纠缠态 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 的 n 个副本中的一半。因此，Alice 和 Bob 建立了 n 对 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 。这描述了纯态稀释过程的最佳程序。蒸馏的纠缠和纠缠成本被渐近地定义，即两个过程都涉及无限数量的初始状态的副本。对于纯态，EC = ED [7]，这意味着这两个过程是渐近可逆的。但对于混合态，这两个量都很难计算。尽管如此，预计 EC ( \xcf\x81 ) \xe2\x89\xa5 ED ( \xcf\x81 )，即蒸馏出的纠缠不能比投入的多。形成的纠缠\xe2\x80\x94 是一个平均量 。然而，正如我们现在所解释的，有一个 EC 的修改，通过对纯态的 EC 取平均值获得，它被称为形成纠缠 EF [11, 13]。任何混合态 \xcf\x81 都可以分解为纯态混合 { pi , | \xcf\x88 i \xe2\x9f\xa9\xe2\x9f\xa8 \xcf\x88 i |} ，尽管分解远非唯一。以这种方式通过混合纯态构建混合态平均需要花费 P'
b'与 ED 一样，对于一般的混合态，EC 也很难计算，而且只在极少数特殊情况下才为人所知。但是，对于纯态，例如前面讨论过的 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 状态，EC = \xe2\x88\x92 Tr \xcf\x81 A log 2 ( \xcf\x81 A ) ，等于 ED 。实现纯态稀释过程的最佳方式是利用两种技术：（i）量子隐形传态，我们在一开始就介绍过，它简单地说是一个双方共享的贝尔态可以用来确定地转移一个未知的量子比特态，以及（ii）量子数据压缩[12]，它的基本意思是，一个由 n 个量子比特组成的大消息，每个量子比特平均由一个密度矩阵 \xcf\x81 A 描述，可以压缩成可能更少的 k = nS ( \xcf\x81 A ) \xe2\x89\xa4 n 个量子比特；而且只要 n 足够大，就可以忠实地恢复整个消息。我们稍后会讨论量子数据压缩。纯态在渐近极限下的可逆性。有了这两个工具，爱丽丝可以先准备 n 份 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 （总共 2 n 个量子比特）在本地压缩 n 个量子比特为 k 个量子比特，然后 \xe2\x80\x9csend\xe2\x80\x9d 发送给 Bob，并使用共享的 k 个贝尔态将压缩的 k 个量子比特传送给 Bob。然后 Bob 将 k 个量子比特解压缩回未压缩的 n 个量子比特，这些量子比特属于纠缠态 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 的 n 个副本中的一半。因此，Alice 和 Bob 建立了 n 对 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 。这描述了纯态稀释过程的最佳程序。蒸馏的纠缠和纠缠成本被渐近地定义，即两个过程都涉及无限数量的初始状态的副本。对于纯态，EC = ED [7]，这意味着这两个过程是渐近可逆的。但对于混合态，这两个量都很难计算。尽管如此，预计 EC ( \xcf\x81 ) \xe2\x89\xa5 ED ( \xcf\x81 )，即蒸馏出的纠缠不能比投入的多。形成的纠缠\xe2\x80\x94 是一个平均量 。然而，正如我们现在所解释的，有一个 EC 的修改，通过对纯态的 EC 取平均值获得，它被称为形成纠缠 EF [11, 13]。任何混合态 \xcf\x81 都可以分解为纯态混合 { pi , | \xcf\x88 i \xe2\x9f\xa9\xe2\x9f\xa8 \xcf\x88 i |} ，尽管分解远非唯一。以这种方式通过混合纯态构建混合态平均需要花费 P'
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。
量子数据安全-WP00269A.pdf
简介.................... ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... 3 StorNext® 文件系统 . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... .................. ... .................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................. 7 基于云的分析 (CBA) ................. ... . ...
假设一个量子数据集
量子计算有望解决传统计算机无法解决的问题。除了化学或材料科学等量子系统的模拟外，适用于高维问题的量子线性代数算法也出现了激增。这些算法包括线性系统求解器、回归或机器学习算法，它们有可能执行原本不可能完成的数据科学任务。这些原本不可能完成的任务可能涉及非常大的数据集，在这些数据集中，量子算法的优越渐近复杂度扩展可以胜过高度优化的超级计算机代码。必须强调的是，我们和其他量子计算机科学家所指的“优越渐近复杂度扩展”仅评估了处理数据的复杂性。我们在本评论中的目的是阐明将数据编码为适合量子处理的格式这一经常被忽视的复杂性。我们预计量子计算机将通过采用“量子”数据编码来获得优于传统计算机的优势，这意味着数据将以某种量子叠加形式呈现。因此，量子计算机可以利用纠缠和叠加来处理数据，而不是像传统计算机那样逐位处理数据。然后，数据将呈现为无法复制的量子态，需要进行测量才能检索导致叠加崩溃的经典信息。
人工智能中的量子数学 - UTS的作品
在自2010年以来的十年中，人工智能的成功一直处于科学和技术的最前沿，并且向量太空模型巩固了在人工智能的最前沿的位置。同时，量子计算机变得越来越强大，新闻中经常发布重大进展的公告。这两个领域的基础数学技术的共同点比有时实现的更多。向量空间在1930年代在量子力学的公理心脏中处于位置，这种采用是从向量空间的线性几何形状引导逻辑和概率的关键动机。使用张量产品对粒子之间的量子相互作用进行建模，该产品也用于表达人工神经网络中的对象和操作。本文描述了其中一些常见的数学领域，包括在人工智能（AI）中使用它们的示例，尤其是在自动推理和自然语言处理（NLP）中。讨论的技术包括向量空间，标量产品，子空间和含义，正交投影和否定，双重矢量，密度矩阵，正式操作器和张量产品。应用领域包括信息检索，分类和含义，模拟单词范围和歧义，推断知识库，决策和语义构成。这些方法中的某些方法可以在量子硬件上实现。此实现的许多实际步骤都处于早期阶段，有些已经实现了。解释一些常见的数学工具可以帮助AI和量子计算中的研究人员进一步利用这些重叠，并在此过程中识别和探索新的方向。
量子数据平面开销对吞吐量的影响
当前，尽管仍然缺少量子数据平面和量子控制平面之间的标准区别，但初步工作表明，在功能上，以单个Qubits和纠缠对的粒度运行的经典控制消息是在功能上，而与控制平面消息更接近经典数据包头。因此，通过为其整体开销做出贡献，它们被视为量子数据平面的一部分。因此，需要在量子互联网中重新定义吞吐量的概念。这篇论文的目的是阐明这一关键方面。具体来说，我们进行了理论分析，以了解确定量子数据平面上开销的因素及其对吞吐量的反射。该分析对于设计任何有效的量子通信方案至关重要且初步。具体来说，我们在不同情况下得出了吞吐量的封闭形式表达式，并披露了吞吐量，纠缠吞吐量和经典比特率之间的非线性关系。最后，我们通过在IBM Q-体验平台上进行的数值结果来验证理论分析。
从量子数据中学习的理论框架
摘要 — 几十年来，传统的源和信道编码信息理论在学习和有效提取数据信息方面取得了进展。我们建议更进一步，为从量子数据中学习经典模式提供理论基础。然而，在为这种概括奠定基础的过程中，有几个障碍。首先，必须用希尔伯特空间上的密度算子代替经典数据。因此，与状态断层扫描等问题不同，我们的样本是独立同分布密度算子。第二个挑战更加深刻，因为我们必须认识到，我们与量子态的唯一相互作用是通过测量，由于不可克隆量子假设，测量后会丢失信息。考虑到这一点，我们提出了众所周知的可能近似正确 (PAC) 框架的量子对应物。基于此，我们提出了一种类似于经验风险最小化 (ERM) 算法的量子算法，用于学习测量假设类。然后，我们建立了量子样本复杂度量子概念类的上限。