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A quantum Bayes’ rule and related inference

  • 01.07.2024
Erschienen in:

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Abstract

Der Artikel stellt eine Quantenregel von Bayes und ihre Anwendung im maschinellen Lernen, Kognition und Entscheidungsfindung vor. Er diskutiert die Vorteile der Quantentheorie gegenüber klassischen Methoden und stellt eine Quantenzustandsaktualisierungsregel als Quantenregel Bayes 'vor. Die Arbeit untersucht das Potenzial dieser Regel bei der Entwicklung parametrierfreier, quantenbauteilimplementierbarer überwachter Lernalgorithmen. Darüber hinaus verallgemeinert sie grundlegende Vorstellungen und Ergebnisse der bayeschen Schlussfolgerung im Quantenkontext und hebt neue Merkmale wie Ordnungseffekte und mögliche Divergenzen hinterer Zustände hervor. Das Manuskript ist in Abschnitte gegliedert, die POVM, Instrumente, die Quanten-Bayes-Regel, die Begrenzung posteriorer Normalzustände und ein Quantenanalog bayesianischer Folgerungen behandeln. Es endet mit einer Diskussion über zukünftige Forschungsrichtungen, was es für Spezialisten in der Quantenmechanik und im maschinellen Lernen zu einer fesselnden Lektüre macht.

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Titel
A quantum Bayes’ rule and related inference
Verfasst von
Huayu Liu
Publikationsdatum
01.07.2024
Verlag
Springer US
Erschienen in
Quantum Information Processing / Ausgabe 7/2024
Print ISSN: 1570-0755
Elektronische ISSN: 1573-1332
DOI
https://doi.org/10.1007/s11128-024-04475-x
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