কোয়ান্টাম তথ্যের বাধার জন্য দক্ষ অ্যালগরিদম

[1] এস আরিমোটো। নির্বিচারে বিচ্ছিন্ন স্মৃতিবিহীন চ্যানেলের ক্ষমতা গণনার জন্য একটি অ্যালগরিদম। তথ্য তত্ত্বের উপর IEEE লেনদেন, 18 (1): 14–20, 1972. 10.1109/​TIT.1972.1054753.
https://​doi.org/​10.1109/​TIT.1972.1054753

[2] লিওনার্দো বাঞ্চি, জেসন পেরেইরা এবং স্টেফানো পিরান্ডোলা। কোয়ান্টাম মেশিন লার্নিংয়ে সাধারণীকরণ: একটি কোয়ান্টাম তথ্যের দৃষ্টিকোণ। PRX কোয়ান্টাম, 2: 040321, নভেম্বর 2021। 10.1103/​PRXQuantum.2.040321।
https://​doi.org/​10.1103/​PRXQuantum.2.040321

[3] জ্যাকব বিয়ামন্টে, পিটার উইটেক, নিকোলা প্যানকোটি, প্যাট্রিক রেবেনট্রোস্ট, নাথান উইবে এবং সেথ লয়েড। কোয়ান্টাম মেশিন লার্নিং। প্রকৃতি, 549 (7671): 195–202, 2017। 10.1038/-প্রকৃতি23474।
https: / / doi.org/ 10.1038 / nature23474

[4] আর. ব্লাহুট। চ্যানেল ক্ষমতা এবং হার-বিকৃতি ফাংশন গণনা. তথ্য তত্ত্বের উপর IEEE লেনদেন, 18 (4): 460–473, 1972। 10.1109/​TIT.1972.1054855।
https://​doi.org/​10.1109/​TIT.1972.1054855

[5] কার্স্টেন ব্ল্যাঙ্ক, ড্যানিয়েল কে পার্ক, জুন-কু কেভিন রি, এবং ফ্রান্সেস্কো পেট্রুসিওন। মানানসই কোয়ান্টাম কার্নেল সহ কোয়ান্টাম শ্রেণিবদ্ধকারী। npj কোয়ান্টাম তথ্য, 6 (1): 1–7, 2020। 10.1038/​s41534-020-0272-6।
https:/​/​doi.org/​10.1038/​s41534-020-0272-6

[6] নীলাঞ্জনা দত্ত, ক্রিস্টোফ হিরচে এবং আন্দ্রেয়াস উইন্টার। কোয়ান্টাম ইনফরমেশন বটলনেক ফাংশনের উত্তলতা এবং অপারেশনাল ব্যাখ্যা। 2019 সালে IEEE ইন্টারন্যাশনাল সিম্পোজিয়াম অন ইনফরমেশন থিওরি (ISIT), পৃষ্ঠা 1157–1161, 2019। 10.1109/​ISIT.2019.8849518।
https://​doi.org/​10.1109/​ISIT.2019.8849518

[7] আন্দ্রেস গিলিয়েন, ইউয়ান সু, গুয়াং হাও লো এবং নাথান উইবে। কোয়ান্টাম একবচন মান রূপান্তর এবং এর বাইরে: কোয়ান্টাম ম্যাট্রিক্স পাটিগণিতের জন্য সূচকীয় উন্নতি। 51 তম বার্ষিক ACM SIGACT সিম্পোজিয়ামের কার্যধারায় থিওরি অফ কম্পিউটিং, পৃষ্ঠা 193–204, 2019। 10.1145/​3313276.3316366।
https: / / doi.org/ 10.1145 / 3313276.3316366

[8] জিভ গোল্ডফেল্ড এবং ইউরি পলিয়ানস্কি। তথ্যের বাধা সমস্যা এবং মেশিন লার্নিং এর প্রয়োগ। IEEE জার্নাল ইনফরমেশন থিওরি, 1 (1): 19–38, 2020। 10.1109/JSAIT.2020.2991561।
https://​doi.org/​10.1109/JSAIT.2020.2991561

[9] Arne L. Grimsmo এবং Susanne Still. কোয়ান্টাম ভবিষ্যদ্বাণীমূলক ফিল্টারিং। ফিজ। Rev. A, 94: 012338, Jul 2016. 10.1103/​physRevA.94.012338.
https: / / doi.org/ 10.1103 / ফিজারিভা 94.012338

[10] আরাম ডব্লিউ হ্যারো, অবিনাতন হাসিদিম এবং সেথ লয়েড। সমীকরণের রৈখিক সিস্টেমের জন্য কোয়ান্টাম অ্যালগরিদম। শারীরিক পর্যালোচনা অক্ষর, 103 (15): 150502, 2009. 10.1103/​PhysRevLett.103.150502।
https: / / doi.org/ 10.1103 / ফিজিরভাইলেট .103.150502

[11] Vojtěch Havlíček, Antonio D Corcoles, Kristan Temme, Aram W Harrow, অভিনব কান্দালা, Jerry M Chow, এবং Jay M Gambetta। কোয়ান্টাম-বর্ধিত বৈশিষ্ট্য স্পেস সহ তত্ত্বাবধান করা শিক্ষা। প্রকৃতি, 567 (7747): 209–212, 2019। 10.1038/​s41586-019-0980-2।
https:/​/​doi.org/​10.1038/​s41586-019-0980-2

[12] মাসাহিতো হায়াশি এবং ভিনসেন্ট ওয়াইএফ ট্যান। আনুমানিক পর্যাপ্ত পরিসংখ্যানের ন্যূনতম হার। তথ্য তত্ত্বের উপর IEEE লেনদেন, 64 (2): 875–888, 2018। 10.1109/​TIT.2017.2775612।
https://​doi.org/​10.1109/​TIT.2017.2775612

[13] কার্ল ডব্লিউ হেলস্ট্রম। কোয়ান্টাম সনাক্তকরণ এবং অনুমান তত্ত্ব। জার্নাল অফ স্ট্যাটিস্টিক্যাল ফিজিক্স, 1 (2): 231–252, 1969। 10.1007/​BF01007479।
https: / / doi.org/ 10.1007 / BF01007479

[14] ক্রিস্টোফ হিরচে এবং আন্দ্রেয়াস উইন্টার। তথ্যের বাধা ফাংশনের জন্য আবদ্ধ একটি বর্ণমালা-আকার। 2020 সালে IEEE ইন্টারন্যাশনাল সিম্পোজিয়াম অন ইনফরমেশন থিওরি (ISIT), পৃষ্ঠা 2383–2388, 2020। 10.1109/​ISIT44484.2020.9174416।
https://​doi.org/​10.1109/​ISIT44484.2020.9174416

[15] আলেকজান্ডার এস হোলেভো। কোয়ান্টাম তত্ত্বের সম্ভাব্যতা এবং পরিসংখ্যানগত দিক, ভলিউম 1. স্প্রিংগার সায়েন্স অ্যান্ড বিজনেস মিডিয়া, 2011। 10.1007/​978-88-7642-378-9।
https:/​/​doi.org/​10.1007/​978-88-7642-378-9

[16] উইনস্টন এইচ.সু, লিন্ডন এস কেনেডি এবং শিহ-ফু চ্যাং। তথ্য বাধা নীতির মাধ্যমে ভিডিও অনুসন্ধান পুনরায় র‌্যাঙ্কিং। MM '06, পৃষ্ঠা 35-44, নিউ ইয়র্ক, NY, USA, 2006. অ্যাসোসিয়েশন ফর কম্পিউটিং মেশিনারি। আইএসবিএন 1595934472। 10.1145/1180639.1180654।
https: / / doi.org/ 10.1145 / 1180639.1180654

[17] সেথ লয়েড, মারিয়া শুল্ড, আরোসা ইজাজ, জোশ ইজাক এবং নাথান কিলোরান। মেশিন লার্নিং এর জন্য কোয়ান্টাম এম্বেডিং। arXiv প্রিপ্রিন্ট arXiv:2001.03622, 2020. 10.48550/​arXiv.2001.03622।
https://​doi.org/​10.48550/​arXiv.2001.03622
arXiv: 2001.03622

[18] গুয়াং হাও লো এবং আইজ্যাক এল চুয়াং। অভিন্ন বর্ণালী পরিবর্ধন দ্বারা হ্যামিলটোনিয়ান সিমুলেশন। arXiv প্রিপ্রিন্ট arXiv:1707.05391, 2017. 10.48550/​arXiv.1707.05391।
https://​doi.org/​10.48550/​arXiv.1707.05391
arXiv: 1707.05391

[19] গুয়াং হাও লো এবং আইজ্যাক এল চুয়াং। কিউবিটাইজেশন দ্বারা হ্যামিলটোনিয়ান সিমুলেশন। কোয়ান্টাম, 3: 163, 2019। 10.22331/q-2019-07-12-163।
https:/​/​doi.org/​10.22331/​q-2019-07-12-163

[20] আদ্রিয়ান পেরেজ-সালিনাস, আলবা সার্ভেরা-লিয়ের্তা, এলিস গিল-ফুস্টার এবং জোসে আই ল্যাটোরে। একটি সর্বজনীন কোয়ান্টাম শ্রেণীবিভাগের জন্য ডেটা পুনরায় আপলোড করা হচ্ছে। কোয়ান্টাম, 4: 226, 2020। 10.22331/q-2020-02-06-226।
https:/​/​doi.org/​10.22331/​q-2020-02-06-226

[21] মার্টিন প্লেশ এবং ভ্লাদিমির বুজেক। কোয়ান্টাম তথ্যের দক্ষ সংকোচন। শারীরিক পর্যালোচনা A, 81 (3): 032317, 2010. 10.1103/​physRevA.81.032317।
https: / / doi.org/ 10.1103 / ফিজারিভা 81.032317

[22] নবনীত রামকৃষ্ণান, রাবান ইটেন, ভলখার বি. স্কোলজ এবং মারিও বার্টা। কোয়ান্টাম চ্যানেলের ক্ষমতা কম্পিউটিং। তথ্য তত্ত্বের উপর IEEE লেনদেন, 67 (2): 946–960, 2021. 10.1109/​TIT.2020.3034471।
https://​doi.org/​10.1109/​TIT.2020.3034471

[23] লি এ রোজেমা, ডিলান এইচ মাহলার, অ্যালেক্স হায়াত, পিটার এস টার্নার এবং এফ্রাইম এম স্টেইনবার্গ। একটি qubit ensemble এর কোয়ান্টাম ডেটা কম্প্রেশন। শারীরিক পর্যালোচনা পত্র, 113 (16): 160504, 2014. 10.1103/​PhysRevLett.113.160504।
https: / / doi.org/ 10.1103 / ফিজিরভাইলেট .113.160504

[24] সিনা সালেক, ড্যানিয়েলা কাদামুরো, ফিলিপ কামারল্যান্ডার এবং ক্যারোলিন উইজনার। প্রাসঙ্গিক তথ্যের কোয়ান্টাম রেট-ডিস্টরশন কোডিং। তথ্য তত্ত্বের উপর IEEE লেনদেন, 65 (4): 2603–2613, 2019. 10.1109/​TIT.2018.2878412।
https://​doi.org/​10.1109/​TIT.2018.2878412

[25] মারিয়া শুলড। তত্ত্বাবধানে কোয়ান্টাম মেশিন লার্নিং মডেলগুলি কার্নেল পদ্ধতি। arXiv প্রিপ্রিন্ট arXiv:2101.11020, 2021. 10.48550/​arXiv.2101.11020।
https://​doi.org/​10.48550/​arXiv.2101.11020
arXiv: 2101.11020

[26] মারিয়া শুল্ড এবং নাথান কিলোরান। বৈশিষ্ট্য হিলবার্ট স্পেসে কোয়ান্টাম মেশিন লার্নিং। শারীরিক পর্যালোচনা পত্র, 122 (4): 040504, 2019. 10.1103/​PhysRevLett.122.040504।
https: / / doi.org/ 10.1103 / ফিজিরভাইলেট .122.040504

[27] মারিয়া শুল্ড, ইলিয়া সিনাইস্কি এবং ফ্রান্সেস্কো পেট্রুসিওন। কোয়ান্টাম মেশিন লার্নিং একটি ভূমিকা. সমসাময়িক পদার্থবিদ্যা, 56 (2): 172–185, 2015। 10.1080/00107514.2014.964942।
https: / / doi.org/ 10.1080 / 00107514.2014.964942

[28] রবিদ শোয়ার্টজ-জিভ এবং নাফতালি টিশবি। তথ্যের মাধ্যমে গভীর নিউরাল নেটওয়ার্কের ব্ল্যাক বক্স খোলা। arXiv প্রিপ্রিন্ট arXiv:1703.00810, 2017. 10.48550/​arXiv.1703.00810।
https://​doi.org/​10.48550/​arXiv.1703.00810
arXiv: 1703.00810

[29] নোয়াম স্লোনিম এবং নাফতালি টিশবি। তথ্য বটলনেক পদ্ধতির মাধ্যমে শব্দ ক্লাস্টার ব্যবহার করে ডকুমেন্ট ক্লাস্টারিং। SIGIR '00, পৃষ্ঠা 208-215, নিউ ইয়র্ক, NY, USA, 2000. অ্যাসোসিয়েশন ফর কম্পিউটিং মেশিনারি। আইএসবিএন 1581132263। 10.1145/​345508.345578।
https: / / doi.org/ 10.1145 / 345508.345578

[30] ম্যাক্সিমিলিয়ান স্টার্ক, আইজাজ শাহ এবং গেরহার্ড বাউচ। তথ্য বাধা পদ্ধতি ব্যবহার করে পোলার কোড নির্মাণ। 2018 IEEE ওয়্যারলেস কমিউনিকেশনস অ্যান্ড নেটওয়ার্কিং কনফারেন্স ওয়ার্কশপস (WCNCW), পৃষ্ঠা 7-12, 2018. 10.1109/​WCNCW.2018.8368978।
https://​doi.org/​10.1109/​WCNCW.2018.8368978

[31] ডিজে স্ট্রাউস এবং ডেভিড জে. শোয়াব। দ্য ডিটারমিনিস্টিক ইনফরমেশন বটলনেক। নিউরাল কম্পিউটেশন, 29 (6): 1611–1630, 06 2017। ISSN 0899-7667। 10.1162/NECO_a_00961।
https://​doi.org/​10.1162/​NECO_a_00961

[32] এন. টিশবি, এফসি পেরেইরা এবং ডব্লিউ বিয়ালেক। তথ্য বাধা পদ্ধতি. যোগাযোগ, নিয়ন্ত্রণ এবং কম্পিউটিং এর 37 তম বার্ষিক অ্যালারটন সম্মেলনে, পৃষ্ঠা 368-377। ইউনিভ. ইলিনয় প্রেস, 1999. 10.48550/​arXiv.physics/​0004057।
https://​/​doi.org/​10.48550/​arXiv.physics/​0004057

[33] নাফতালি টিশবি এবং নোগা জাসলাভস্কি। গভীর শিক্ষা এবং তথ্যের বাধা নীতি। 2015 IEEE তথ্য তত্ত্ব কর্মশালায় (ITW), পৃষ্ঠা 1-5। IEEE, 2015। 10.1109/​ITW.2015.7133169।
https://​doi.org/​10.1109/​ITW.2015.7133169

[34] পিটার উইটেক। কোয়ান্টাম মেশিন লার্নিং: কোয়ান্টাম কম্পিউটিং ডেটা মাইনিং বলতে কী বোঝায়। একাডেমিক প্রেস, 2014। 10.1016/​C2013-0-19170-2।
https:/​/​doi.org/​10.1016/​C2013-0-19170-2

[35] ইউক্সিয়াং ইয়াং, গিউলিও চিরিবেলা এবং ড্যানিয়েল এব্লার। অভিন্নভাবে প্রস্তুত মিশ্র অবস্থার ensembles জন্য দক্ষ কোয়ান্টাম কম্প্রেশন. শারীরিক পর্যালোচনা পত্র, 116 (8): 080501, 2016a। 10.1103/​ফিজরেভলেট।116.080501।
https: / / doi.org/ 10.1103 / ফিজিরভাইলেট .116.080501

[36] ইউক্সিয়াং ইয়াং, গিউলিও চিরিবেলা এবং মাসাহিতো হায়াশি। অভিন্নভাবে প্রস্তুত কিউবিট অবস্থার জন্য সর্বোত্তম কম্প্রেশন। ফিজ। Rev. Lett., 117: 090502, আগস্ট 2016b. 10.1103/​ফিজরেভলেট।117.090502।
https: / / doi.org/ 10.1103 / ফিজিরভাইলেট .117.090502

[37] ইউক্সিয়াং ইয়াং, গে বাই, গিউলিও চিরিবেলা এবং মাসাহিতো হায়াশি। কোয়ান্টাম পপুলেশন কোডিং এর জন্য কম্প্রেশন। তথ্য তত্ত্বের উপর IEEE লেনদেন, 64 (7): 4766–4783, 2018a। 10.1109/ TIT.2017.2788407।
https://​doi.org/​10.1109/​TIT.2017.2788407

[38] ইউক্সিয়াং ইয়াং, গিউলিও চিরিবেলা এবং মাসাহিতো হায়াশি। কোয়ান্টাম স্টপওয়াচ: কিভাবে একটি কোয়ান্টাম মেমরিতে সময় সংরক্ষণ করা যায়। রয়্যাল সোসাইটির কার্যপ্রণালী A: গাণিতিক, শারীরিক এবং প্রকৌশল বিজ্ঞান, 474 (2213): 20170773, 2018b। 10.1098/ rspa.2017.0773.
https: / / doi.org/ 10.1098 / RSSpa.2017.0773