Oct, 2023

学习量子过程与量子统计查询

PDF
TL;DR本研究论文通过引入学习框架，提供了第一个对量子过程进行学习的 Quantum Statistical Query (QSQ) 模型，定义了量子过程统计查询 (QPSQs)。该框架允许我们提出了一个高效的 QPSQ 学习器，伴随着可证明的性能保证。通过在密码分析中的应用，论文展示了该框架的实际相关性，强调了经典读出量子物理不可复制函数 (CR-QPUFs) 的漏洞，解决了量子硬件安全领域中的一个重要问题。这项工作在理解量子过程的可学习性并揭示其安全影响方面迈出了重要一步。
quantum process learningquantum statistical query modelquantum computingcryptanalysisquantum hardware security
发现论文，激发创造
  • 统一 (量子) 统计和参数化 (量子) 算法

    从评估查询中学习的问题以及其对线性函数类的查询复杂性进行了研究，从而在量子学习和量子机器学习领域建立了统一的视角。

    Oct, 2023

  • 学习量子统计查询的幺正变换

    我们提出了几种算法，用于从量子统计查询（QSQs）中学习幺正算符，与其 Choi-Jamiolkowski 状态相关。

    Oct, 2023

  • 混合量子计算机上的无监督机器学习

    利用量子计算机和贝叶斯优化方法加速解决无监督学习中的聚类问题，并展示出在噪声环境下稳健的表现和经典优化方法的适用性。

    Dec, 2017

  • 量子神经网络中量子态学习过程的统计分析

    本文开发了一个不可能定理，证明了使用量子神经网络（QNNs）从高保真度的初始状态开始，学习未知量子态的概率随比特数指数级下降，而与电路深度多项式增长，从而对改善 QNNs 的可学习性和可扩展性的好的初始猜测和自适应方法提出了普遍限制，并深化了先验信息在 QNNs 中的作用的理解。

    Sep, 2023

  • 学习预测任意量子过程

    研究了预测 n 个量子比特上任何未知量子过程的机器学习算法，该算法可在广泛分布的任意 n 比特状态下学习预测来自未知过程 E 的任何本地属性，具有小的平均误差率。本文的算法组合了学习未知状态属性和学习低阶近似未知的可观测量的有效过程，并证明了新的范数不等式，包括一个量子模拟 Bohnenblust-Hille 不等式。通过数值实验证明，机器学习模型能够比运行过程本身快得多地预测复杂量子动态的输出。

    Oct, 2022

  • 量子课程学习

    量子机器学习中，优化资源使用和设计量子架构是重要研究方向。我们提出了量子课程学习 (Q-CurL) 框架，通过引入简单任务和数据依据数据密度比例来确定学习顺序，优化损失函数，提高训练收敛性和泛化性，从而将量子机器学习更接近于实际应用价值。

    Jul, 2024

  • 量子机器学习简介

    本文系统概述了新兴领域 - 量子机器学习的方法、技术细节以及未来理论的潜力。该领域研究人员研究了量子计算如何帮助改进传统的机器学习算法，具有重要的计算优势。

    Sep, 2014

  • 量子机器学习中的数据力量

    探讨了量子计算在机器学习中的应用和机器学习任务中存在的与传统计算不同之处，提出了一种用于评估量子学习任务潜在优势的方法，并提出了一种通过量子速度提高学习效率的量子机器学习模型。

    Nov, 2020

  • 量子计算中强化学习的挑战

    该研究论文介绍了量子计算在当前 NISQ 时代的限制，并提出了通过混合量子机器学习来改善量子计算架构的方法，重点是利用强化学习来优化当前的量子计算方法，并介绍了由量子架构搜索和量子电路优化引起的各种挑战，以及提出的用于学习控制一组万能量子门的具体框架，并提供基准结果以评估当前最先进算法的优点和短处。

    Dec, 2023

  • 量子机器学习：从 NISQ 到容错

    量子机器学习的综述，包括在量子设备上运行机器学习算法的各种概念，介绍了在 Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ) 技术中使用的技术和与容错量子计算硬件兼容的算法方法，同时涵盖了量子机器学习的基本概念、算法和与其相关的统计学习理论。

    Jan, 2024