1क्वांटम विज्ञान और इंजीनियरिंग के लिए शेन्ज़ेन संस्थान, दक्षिणी विज्ञान और प्रौद्योगिकी विश्वविद्यालय, शेन्ज़ेन, 518055, चीन
2अंतर्राष्ट्रीय क्वांटम अकादमी (एसआईक्यूए), फ़ुटियन जिला, शेन्ज़ेन 518048, चीन
3क्वांटम विज्ञान और इंजीनियरिंग की गुआंग्डोंग प्रांतीय कुंजी प्रयोगशाला, दक्षिणी विज्ञान और प्रौद्योगिकी विश्वविद्यालय, शेन्ज़ेन, 518055, चीन
4ग्रेजुएट स्कूल ऑफ मैथमेटिक्स, नागोया यूनिवर्सिटी, नागोया, 464-8602, जापान
5QICI क्वांटम सूचना और संगणना पहल, कंप्यूटर विज्ञान विभाग, हांगकांग विश्वविद्यालय, पोकफुलम रोड, हांगकांग
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सार
प्रासंगिक जानकारी निकालने की क्षमता सीखने के लिए महत्वपूर्ण है। इस तरह का एक सरल दृष्टिकोण सूचना बाधा है, एक अनुकूलन समस्या जिसका समाधान एक बड़े सिस्टम से प्रासंगिक जानकारी के विश्वसनीय और स्मृति-कुशल प्रतिनिधित्व से मेल खाता है। क्वांटम कंप्यूटिंग के युग के आगमन के लिए कुशल तरीकों की आवश्यकता है जो क्वांटम सिस्टम के बारे में जानकारी पर काम करते हैं। यहां हम सूचना बाधा के क्वांटम सामान्यीकरण के लिए एक नए और सामान्य एल्गोरिदम का प्रस्ताव देकर इसे संबोधित करते हैं। हमारा एल्गोरिदम पिछले परिणामों की तुलना में गति और अभिसरण की निश्चितता में उत्कृष्टता प्राप्त करता है। यह समस्याओं की व्यापक श्रेणी के लिए भी काम करता है, जिसमें नियतात्मक सूचना बाधा का क्वांटम विस्तार, मूल सूचना बाधा समस्या का एक महत्वपूर्ण संस्करण शामिल है। विशेष रूप से, हमें पता चला है कि एक क्वांटम प्रणाली क्वांटम सूचना बाधा के संबंध में समान आकार की शास्त्रीय प्रणाली की तुलना में सख्ती से बेहतर प्रदर्शन प्राप्त कर सकती है, जो क्वांटम मशीन लर्निंग के लाभ को उचित ठहराने पर नई दृष्टि प्रदान करती है।
लोकप्रिय सारांश
क्वांटम कंप्यूटिंग के युग के आगमन के लिए सूचना बाधा एल्गोरिदम की आवश्यकता होती है जो क्वांटम सिस्टम के लिए काम करते हैं। इस कार्य में, हम एक ऐसा एल्गोरिदम डिज़ाइन करते हैं जो आम तौर पर तब काम करता है जब T और Y में से कोई एक (या दोनों) एक क्वांटम प्रणाली है। हमारा एल्गोरिदम पिछले परिणामों की तुलना में गति और अभिसरण की निश्चितता में उत्कृष्ट है। उल्लेखनीय रूप से, हमें नए डेटाबेस टी के रूप में क्वांटम सिस्टम का उपयोग करने का वास्तविक लाभ मिला, जो बताता है कि मशीन लर्निंग में प्रमुख विशेषताओं का प्रतिनिधित्व करने में क्वांटम सिस्टम बेहतर हो सकते हैं।
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► संदर्भ
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