1Globalna tehnološka uporabna raziskava, JPMorgan Chase, New York, NY 10017
2Oddelek za matematiko, Kalifornijska univerza, Berkeley, CA 94720
Se vam zdi ta članek zanimiv ali želite razpravljati? Zaslišite ali pustite komentar na SciRate.
Minimalizem
Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA) je vodilni kandidat za algoritem za reševanje problemov kombinatorične optimizacije na kvantnih računalnikih. Vendar v mnogih primerih QAOA zahteva računalniško intenzivno optimizacijo parametrov. Izziv optimizacije parametrov je še posebej pereč v primeru uteženih problemov, pri katerih so lastne vrednosti faznega operaterja necela in energijska pokrajina QAOA ni periodična. V tem delu razvijamo hevristiko nastavitve parametrov za QAOA, ki se uporablja za splošni razred uteženih problemov. Najprej izpeljemo optimalne parametre za QAOA z globino $p=1$, ki se uporabijo za uteženi problem MaxCut pod različnimi predpostavkami o uteži. Zlasti strogo dokazujemo konvencionalno modrost, da v povprečnem primeru prvi lokalni optimum blizu ničle daje globalno optimalne parametre QAOA. Drugič, za $pgeq 1$ dokažemo, da se energetska pokrajina QAOA za uteženi MaxCut približa tistemu za neuteženi primer s preprostim preoblikovanjem parametrov. Zato lahko za utežene probleme uporabimo parametre, ki smo jih prej pridobili za neuteženi MaxCut. Končno smo dokazali, da se za $p=1$ cilj QAOA močno koncentrira okoli svojega pričakovanja, kar pomeni, da naša pravila za nastavitev parametrov z veliko verjetnostjo veljajo za naključno utežen primer. Ta pristop numerično potrdimo na splošnih tehtanih grafih in pokažemo, da je v povprečju energija QAOA s predlaganimi fiksnimi parametri le 1.1 $ odstotne točke oddaljena od energije z optimiziranimi parametri. Tretjič, predlagamo splošno hevristično shemo spreminjanja skaliranja, ki se zgleduje po analitičnih rezultatih za uteženi MaxCut, in prikazujemo njeno učinkovitost z uporabo QAOA z mešalnikom za ohranjanje teže XY Hamming, ki se uporablja za problem optimizacije portfelja. Naša hevristika izboljša konvergenco lokalnih optimizatorjev in zmanjša število iteracij v povprečju za 7.4-krat.
Predstavljena slika: Postopek za prenos optimalnih parametrov QAOA iz modela Sherrington-Kirkpatrick (SK) v uteženi problem MaxCut na običajnem grafu enake velikosti. Parametri $gamma^{text{inf}}$ so skalirani v skladu s predlagano metodo, medtem ko so $beta^{text{inf}}$ fiksni. Graf kaže, da QAOA z novo tehniko skaliranja dosega višje razmerje približevanja kot predhodne tehnike in primerljivo z optimiziranimi parametri.
Priljubljen povzetek
► BibTeX podatki
► Reference
[1] Michael A Nielsen in Isaac L Chuang. "Kvantno računanje in kvantne informacije". Cambridge University Press. (2010).
https: / / doi.org/ 10.1017 / CBO9780511976667
[2] Dylan Herman, Cody Googin, Xiaoyuan Liu, Alexey Galda, Ilya Safro, Yue Sun, Marco Pistoia in Yuri Alexeev. »Raziskava kvantnega računalništva za finance« (2022). url: https:///doi.org/10.48550/arXiv.2201.02773.
https:///doi.org/10.48550/arXiv.2201.02773
[3] Tad Hogg in Dmitrij Portnov. "Kvantna optimizacija". Informacijske znanosti 128, 181–197 (2000).
https://doi.org/10.1016/s0020-0255(00)00052-9
[4] Edward Farhi, Jeffrey Goldstone in Sam Gutmann. »Kvantni približni optimizacijski algoritem« (2014). url: https:///doi.org/10.48550/arXiv.1411.4028.
https:///doi.org/10.48550/arXiv.1411.4028
[5] Stuart Hadfield, Zhihui Wang, Bryan O'Gorman, Eleanor G Rieffel, Davide Venturelli in Rupak Biswas. “Od algoritma kvantne približne optimizacije do kvantnega alternirajočega operatorja anzatz”. Algoritmi 12, 34 (2019). url: https:///doi.org/10.3390/a12020034.
https: / / doi.org/ 10.3390 / a12020034
[6] Sami Boulebnane in Ashley Montanaro. »Reševanje problemov logične zadovoljivosti z algoritmom kvantne približne optimizacije« (2022). url: https:///doi.org/10.48550/arXiv.2208.06909.
https:///doi.org/10.48550/arXiv.2208.06909
[7] Joao Basso, Edward Farhi, Kunal Marwaha, Benjamin Villalonga in Leo Zhou. “Algoritem kvantne približne optimizacije na veliki globini za maxcut na regularnih grafih z velikim obsegom in sherrington-kirkpatrickov model”. Zbornik konference o teoriji kvantnega računalništva, komunikacije in kriptografije 7, 1–21 (2022).
https:///doi.org/10.4230/LIPICS.TQC.2022.7
[8] Matthew B. Hastings. »Klasični algoritem, ki prav tako premaga $frac{1}{2}+frac{2}{pi}frac{1}{sqrt{d}}$ za visok maksimalni rez« (2021). url: https:///doi.org/10.48550/arXiv.2111.12641.
https:///doi.org/10.48550/arXiv.2111.12641
[9] Ruslan Shaydulin, Phillip C. Lotshaw, Jeffrey Larson, James Ostrowski in Travis S. Humble. "Prenos parametrov za kvantno približno optimizacijo uteženega MaxCuta". Transakcije ACM o kvantnem računalništvu 4, 1–15 (2023).
https: / / doi.org/ 10.1145 / 3584706
[10] Sami Boulebnane, Xavier Lucas, Agnes Meyder, Stanislaw Adaszewski in Ashley Montanaro. “Konformacijsko vzorčenje peptidov z algoritmom kvantne približne optimizacije”. npj Kvantne informacije 9, 70 (2023). url: https:///doi.org/10.1038/s41534-023-00733-5.
https://doi.org/10.1038/s41534-023-00733-5
[11] Sebastian Brandhofer, Daniel Braun, Vanessa Dehn, Gerhard Hellstern, Matthias Hüls, Yanjun Ji, Ilia Polian, Amandeep Singh Bhatia in Thomas Wellens. "Primerjalna analiza uspešnosti optimizacije portfelja s qaoa". Kvantna obdelava informacij 22, 25 (2022).
https://doi.org/10.1007/s11128-022-03766-5
[12] Sami Boulebnane in Ashley Montanaro. »Napovedovanje parametrov za algoritem kvantne približne optimizacije za maksimalni izrez iz meje neskončne velikosti« (2021). url: https:///doi.org/10.48550/arXiv.2110.10685.
https:///doi.org/10.48550/arXiv.2110.10685
[13] Edward Farhi, Jeffrey Goldstone, Sam Gutmann in Leo Zhou. “Algoritem kvantne približne optimizacije in Sherrington-Kirkpatrickov model pri neskončni velikosti”. Quantum 6, 759 (2022).
https://doi.org/10.22331/q-2022-07-07-759
[14] Amir Dembo, Andrea Montanari in Subhabrata Sen. "Ekstremni rezi redkih naključnih grafov". Annals of Probability 45 (2017).
https:///doi.org/10.1214/15-aop1084
[15] Gavin E Crooks. »Učinkovitost algoritma kvantne približne optimizacije na problemu največjega reza« (2018). url: https:///doi.org/10.48550/arXiv.1811.08419.
https:///doi.org/10.48550/arXiv.1811.08419
[16] Michael Streif in Martin Leib. "Usposabljanje algoritma kvantne približne optimizacije brez dostopa do kvantne procesne enote". Kvantna znanost in tehnologija 5, 034008 (2020).
https://doi.org/10.1088/2058-9565/ab8c2b
[17] Leo Zhou, Sheng-Tao Wang, Soonwon Choi, Hannes Pichler in Mikhail D. Lukin. "Algoritem kvantne približne optimizacije: zmogljivost, mehanizem in izvedba na napravah za bližnjo uporabo". Physical Review X 10, 021067 (2020).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevX.10.021067
[18] Ruslan Shaydulin, Ilya Safro in Jeffrey Larson. "Multistart metode za kvantno približno optimizacijo". Na konferenci IEEE High Performance Extreme Computing. Strani 1–8. (2019).
https:///doi.org/10.1109/hpec.2019.8916288
[19] Xinwei Lee, Yoshiyuki Saito, Dongsheng Cai in Nobuyoshi Asai. “Strategija določanja parametrov za algoritem kvantne približne optimizacije”. 2021 Mednarodna konferenca IEEE o kvantnem računalništvu in inženirstvu (QCE) (2021).
https:///doi.org/10.1109/qce52317.2021.00016
[20] Stefan H. Sack in Maksym Serbyn. “Inicializacija kvantnega žarjenja algoritma kvantne približne optimizacije”. Quantum 5, 491 (2021).
https://doi.org/10.22331/q-2021-07-01-491
[21] Ohad Amosy, Tamuz Danzig, Ely Porat, Gal Chechik in Adi Makmal. »Algoritem kvantne približne optimizacije brez iteracije z uporabo nevronskih mrež« (2022). url: https:///doi.org/10.48550/arXiv.2208.09888.
https:///doi.org/10.48550/arXiv.2208.09888
[22] Danylo Lykov, Roman Schutski, Alexey Galda, Valeri Vinokur in Yuri Alexeev. "Kvantni simulator tenzorskega omrežja s paralelizacijo, odvisno od koraka". Leta 2022 Mednarodna konferenca IEEE o kvantnem računalništvu in inženirstvu (QCE). Strani 582–593. (2022).
https: / / doi.org/ 10.1109 / QCE53715.2022.00081
[23] Matija Medvidović in Giuseppe Carleo. “Klasična variacijska simulacija algoritma kvantne približne optimizacije”. npj Kvantne informacije 7 (2021).
https: / / doi.org/ 10.1038 / s41534-021-00440-z
[24] Ruslan Shaydulin in Stefan M. Wild. "Izkoriščanje simetrije zmanjša stroške usposabljanja QAOA". IEEE Transactions on Quantum Engineering 2, 1–9 (2021).
https:///doi.org/10.1109/tqe.2021.3066275
[25] Ruslan Šajdulin in Jurij Aleksejev. "Vrednotenje algoritma kvantne približne optimizacije: študija primera". Deseta mednarodna konferenca o zelenem in trajnostnem računalništvu (2019).
https: / / doi.org/ 10.1109 / IGSC48788.2019.8957201
[26] Fernando GSL Brandão, Michael Broughton, Edward Farhi, Sam Gutmann in Hartmut Neven. »Za fiksne kontrolne parametre se vrednost ciljne funkcije algoritma kvantne približne optimizacije koncentrira za tipične primere« (2018). url: https:///doi.org/10.48550/arXiv.1812.04170.
https:///doi.org/10.48550/arXiv.1812.04170
[27] V. Akshay, D. Rabinovich, E. Campos in J. Biamonte. “Koncentracije parametrov v kvantni približni optimizaciji”. Fizični pregled A 104 (2021).
https:///doi.org/10.1103/physreva.104.l010401
[28] Phillip C. Lotshaw, Travis S. Humble, Rebeka Herrman, James Ostrowski in George Siopsis. "Empirične meje zmogljivosti za kvantno približno optimizacijo". Kvantna obdelava informacij 20, 403 (2021).
https://doi.org/10.1007/s11128-021-03342-3
[29] Alexey Galda, Xiaoyuan Liu, Danylo Lykov, Yuri Alexeev in Ilya Safro. “Prenosljivost optimalnih parametrov qaoa med naključnimi grafi”. Leta 2021 Mednarodna konferenca IEEE o kvantnem računalništvu in inženirstvu (QCE). Strani 171–180. (2021).
https: / / doi.org/ 10.1109 / QCE52317.2021.00034
[30] Xinwei Lee, Ningyi Xie, Dongsheng Cai, Yoshiyuki Saito in Nobuyoshi Asai. »Globinsko progresivna inicializacijska strategija za algoritem kvantne približne optimizacije«. Matematika 11, 2176 (2023).
https:///doi.org/10.3390/math11092176
[31] Sami Khairy, Ruslan Shaydulin, Lukasz Cincio, Yuri Alexeev in Prasanna Balaprakash. "Učenje optimizacije variacijskih kvantnih vezij za reševanje kombinatoričnih problemov". Zbornik konference AAAI o umetni inteligenci 34, 2367–2375 (2020).
https: / / doi.org/ 10.1609 / aaai.v34i03.5616
[32] Guillaume Verdon, Michael Broughton, Jarrod R. McClean, Kevin J. Sung, Ryan Babbush, Zhang Jiang, Hartmut Neven in Masoud Mohseni. »Učenje učenja s kvantnimi nevronskimi mrežami prek klasičnih nevronskih mrež« (2019). url: https:///doi.org/10.48550/arXiv.1907.05415.
https:///doi.org/10.48550/arXiv.1907.05415
[33] Sami Khairy, Ruslan Shaydulin, Lukasz Cincio, Yuri Alexeev in Prasanna Balaprakash. »Optimizacija variacijskih kvantnih vezij za kombinatorične probleme, ki temelji na okrepitvenem učenju« (2019). url: https:///doi.org/10.48550/arXiv.1911.04574.
https:///doi.org/10.48550/arXiv.1911.04574
[34] Matteo M. Wauters, Emanuele Panizon, Glen B. Mbeng in Giuseppe E. Santoro. "Kvantna optimizacija s pomočjo učenja z okrepitvijo". Physical Review Research 2 (2020).
https: / / doi.org/ 10.1103 / physrevresearch.2.033446
[35] Mahabubul Alam, Abdullah Ash-Saki in Swaroop Ghosh. "Pospeševanje algoritma kvantne približne optimizacije z uporabo strojnega učenja". Konferenca in razstava Design, avtomatizacija in testiranje v Evropi 2020 (DATUM) (2020).
https:///doi.org/10.23919/date48585.2020.9116348
[36] Jiahao Yao, Lin Lin in Marin Bukov. "Okrepitveno učenje za pripravo več teles v osnovnem stanju po navdihu protidiabatne vožnje". Physical Review X 11 (2021).
https: / / doi.org/ 10.1103 / physrevx.11.031070
[37] Zhihui Wang, Stuart Hadfield, Zhang Jiang in Eleanor G. Rieffel. "Kvantni približni optimizacijski algoritem za MaxCut: fermionski pogled". Physical Review A 97 (2018).
https: / / doi.org/ 10.1103 / physreva.97.022304
[38] Jonathan Wurtz in Danylo Lykov. »Domneva o fiksnem kotu za QAOA na običajnih grafih MaxCut« (2021). url: https:///doi.org/10.48550/arXiv.2107.00677.
https:///doi.org/10.48550/arXiv.2107.00677
[39] Stuart Hadfield. »Kvantni algoritmi za znanstveno računalništvo in približno optimizacijo« (2018). url: https:///doi.org/10.48550/1805.03265.
https: / / doi.org/ 10.48550 / 1805.03265
[40] Paul Glasserman. “Metode Monte Carlo v finančnem inženiringu”. Zvezek 53. Springer. (2004).
https://doi.org/10.1007/978-0-387-21617-1
[41] Walter Rudin. “Prava in kompleksna analiza”. McGraw-Hill. (1974).
[42] Walter Rudin. “Načela matematične analize”. McGraw-hrib. (1976).
[43] Colin McDiarmid. "O metodi omejenih razlik". Stran 148–188. London Mathematical Society Lecture Note Series. Cambridge University Press. (1989).
https: / / doi.org/ 10.1017 / CBO9781107359949.008
[44] Lutz Warnke. "O metodi tipičnih omejenih razlik". Kombinatorika, verjetnost in računalništvo 25, 269–299 (2016).
https: / / doi.org/ 10.1017 / S0963548315000103
[45] Roman Veršinin. »Visokodimenzionalna verjetnost: uvod v aplikacije v podatkovni znanosti«. Cambridge Series iz statistične in verjetnostne matematike. Cambridge University Press. (2018).
https: / / doi.org/ 10.1017 / 9781108231596
[46] Joao Basso, David Gamarnik, Song Mei in Leo Zhou. »Učinkovitost in omejitve QAOA na konstantnih ravneh na velikih redkih hipergrafih in modelih vrtljivega stekla«. 2022 63. letni simpozij IEEE o temeljih računalništva (FOCS) (2022).
https:///doi.org/10.1109/focs54457.2022.00039
[47] G Parisi. “Zaporedje približnih rešitev modela sk za spin očala”. Journal of Physics A: Mathematical and General 13, L115 (1980).
https://doi.org/10.1088/0305-4470/13/4/009
[48] Michel Talagrand. "Pariška formula". Annals of Mathematics (2006).
https:///doi.org/10.4007/annals.2006.163.221
[49] Dmitrij Pančenko. "Model Sherrington-Kirkpatrick". Springer Science & Business Media. (2013).
https://doi.org/10.1007/978-1-4614-6289-7
[50] Ruslan Shaydulin, Kunal Marwaha, Jonathan Wurtz in Phillip C Lotshaw. »QAOAKit: komplet orodij za ponovljivo študijo, uporabo in preverjanje QAOA«. Druga mednarodna delavnica o programski opremi za kvantno računalništvo (2021).
https:///doi.org/10.1109/QCS54837.2021.00011
[51] Joao Basso, Edward Farhi, Kunal Marwaha, Benjamin Villalonga in Leo Zhou. »Algoritem kvantne približne optimizacije na veliki globini za maxcut na regularnih grafih z velikim obsegom in sherrington-kirkpatrickov model« (2021). url: https:///doi.org/10.48550/arXiv.2110.14206.
https:///doi.org/10.48550/arXiv.2110.14206
[52] Dylan Herman, Ruslan Shaydulin, Yue Sun, Shouvanik Chakrabarti, Shaohan Hu, Pierre Minssen, Arthur Rattew, Romina Yalovetzky in Marco Pistoia. "Omejena optimizacija prek kvantne zeno dinamike". Communications Physics 6, 219 (2023).
https://doi.org/10.1038/s42005-023-01331-9
[53] N. Slate, E. Matwiejew, S. Marsh in JB Wang. »Optimizacija portfelja na podlagi kvantnega sprehajanja«. Quantum 5, 513 (2021).
https://doi.org/10.22331/q-2021-07-28-513
[54] Mark Hodson, Brendan Ruck, Hugh Ong, David Garvin in Stefan Dulman. »Poskusi ponovnega uravnoteženja portfelja z uporabo kvantnega izmeničnega operatorja ansatz« (2019). url: https:///doi.org/10.48550/arXiv.1911.05296.
https:///doi.org/10.48550/arXiv.1911.05296
[55] Tianyi Hao, Ruslan Shaydulin, Marco Pistoia in Jeffrey Larson. "Izkoriščanje energije v omejitvi pri omejeni variacijski kvantni optimizaciji". 2022 Tretja mednarodna delavnica IEEE/ACM o programski opremi za kvantno računalništvo (QCS) (2022).
https:///doi.org/10.1109/qcs56647.2022.00017
[56] Zichang He, Ruslan Shaydulin, Shouvanik Chakrabarti, Dylan Herman, Changhao Li, Yue Sun in Marco Pistoia. "Uskladitev med začetnim stanjem in mešalnikom izboljša zmogljivost qaoa za omejeno optimizacijo". npj Kvantne informacije 9, 121 (2023).
https://doi.org/10.1038/s41534-023-00787-5
[57] "Qiskit finance". https:///qiskit.org/documentation/finance/.
https:///qiskit.org/documentation/finance/
[58] Steven G. Johnson. »Paket za nelinearno optimizacijo NLopt« (2022). http:///github.com/stevengj/nlopt.
http:///github.com/stevengj/nlopt
[59] Michael JD Powell. “Algoritem BOBYQA za vezano omejeno optimizacijo brez izpeljank”. Cambridge NA poročilo NA2009/06 26 (2009).
[60] Ruslan Shaydulin in Stefan M. Wild. "Pomen pasovne širine jedra pri kvantnem strojnem učenju". Physical Review A 106 (2022).
https: / / doi.org/ 10.1103 / physreva.106.042407
[61] Abdulkadir Canatar, Evan Peters, Cengiz Pehlevan, Stefan M. Wild in Ruslan Shaydulin. »Pasovna širina omogoča posploševanje v modelih kvantnega jedra« (2022). url: https:///doi.org/10.48550/arXiv.2206.06686.
https:///doi.org/10.48550/arXiv.2206.06686
[62] Kaining Zhang, Liu Liu, Min-Hsiu Hsieh in Dacheng Tao. "Pobeg z neplodnega platoja prek gaussovih inicializacij v globokih variacijskih kvantnih vezjih". V Napredek v sistemih za obdelavo nevronskih informacij. Zvezek 35, strani 18612–18627. Curran Associates, Inc. (2022).
Navedel
[1] Dylan Herman, Cody Googin, Xiaoyuan Liu, Yue Sun, Alexey Galda, Ilya Safro, Marco Pistoia in Yuri Alexeev, "Kvantno računalništvo za finance", Nature Reviews Physics 5 8, 450 (2023).
[2] Abid Khan, Bryan K. Clark in Norm M. Tubman, "Pre-optimizing variational quantum eigensolvers with tensor networks", arXiv: 2310.12965, (2023).
[3] Igor Gaidai in Rebekah Herrman, »Analiza učinkovitosti večkotne QAOA za p > 1«, arXiv: 2312.00200, (2023).
[4] Dylan Herman, Ruslan Shaydulin, Yue Sun, Shouvanik Chakrabarti, Shaohan Hu, Pierre Minssen, Arthur Rattew, Romina Yalovetzky in Marco Pistoia, "Omejena optimizacija prek kvantne Zenonove dinamike", Fizika komunikacij 6 1, 219 (2023).
[5] Ruslan Shaydulin, Changhao Li, Shouvanik Chakrabarti, Matthew DeCross, Dylan Herman, Niraj Kumar, Jeffrey Larson, Danylo Lykov, Pierre Minssen, Yue Sun, Yuri Alexeev, Joan M. Dreiling, John P. Gaebler, Thomas M. Gatterman , Justin A. Gerber, Kevin Gilmore, Dan Gresh, Nathan Hewitt, Chandler V. Horst, Shaohan Hu, Jacob Johansen, Mitchell Matheny, Tanner Mengle, Michael Mills, Steven A. Moses, Brian Neyenhuis, Peter Siegfried, Romina Yalovetzky in Marco Pistoia, "Dokazi o prednosti skaliranja za algoritem kvantne približne optimizacije na klasično nerešljivem problemu", arXiv: 2308.02342, (2023).
[6] Filip B. Maciejewski, Stuart Hadfield, Benjamin Hall, Mark Hodson, Maxime Dupont, Bram Evert, James Sud, M. Sohaib Alam, Zhihui Wang, Stephen Jeffrey, Bhuvanesh Sundar, P. Aaron Lott, Shon Grabbe, Eleanor G Rieffel, Matthew J. Reagor in Davide Venturelli, »Načrtovanje in izvedba kvantnih vezij z uporabo desetin superprevodnih kubitov in tisočev vrat za goste optimizacijske probleme Isinga«, arXiv: 2308.12423, (2023).
[7] Mara Vizzuso, Gianluca Passarelli, Giovanni Cantele in Procolo Lucignano, »Konvergenca digitaliziranega protidiabatnega QAOA: globina vezja v primerjavi s prostimi parametri«, arXiv: 2307.14079, (2023).
Zgornji citati so iz SAO / NASA ADS (zadnjič posodobljeno 2024-01-19 00:28:46). Seznam je morda nepopoln, saj vsi založniki ne dajejo ustreznih in popolnih podatkov o citiranju.
On Crossref je navedel storitev ni bilo najdenih podatkov o navajanju del (zadnji poskus 2024-01-19 00:28:44).
Ta dokument je objavljen v Quantumu pod Priznanje avtorstva Creative Commons 4.0 International (CC BY 4.0) licenca. Avtorske pravice ostajajo pri izvirnih imetnikih avtorskih pravic, kot so avtorji ali njihove ustanove.
- Distribucija vsebine in PR s pomočjo SEO. Okrepite se še danes.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Opolnomočite se. Dostopite tukaj.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Razširjeno znanje. Dostopite tukaj.
- PlatoESG. Ogljik, CleanTech, Energija, Okolje, sončna energija, Ravnanje z odpadki. Dostopite tukaj.
- PlatoHealth. Obveščanje o biotehnologiji in kliničnih preskušanjih. Dostopite tukaj.
- vir: https://quantum-journal.org/papers/q-2024-01-18-1231/
- : je
- :ne
- ][str
- 1
- 10
- 11
- 12
- 121
- 13
- 14
- 15%
- 16
- 17
- 19
- 20
- 2000
- 2006
- 2013
- 2014
- 2016
- 2017
- 2018
- 2019
- 2020
- 2021
- 2022
- 2023
- 22
- 23
- 24
- 25
- 26%
- 27
- 28
- 29
- 30
- 31
- 32
- 33
- 35%
- 36
- 39
- 40
- 41
- 43
- 49
- 50
- 51
- 54
- 58
- 60
- 7
- 70
- 8
- 9
- 97
- a
- Aaron
- nad
- POVZETEK
- dostop
- Po
- Dosega
- ACM
- Poleg tega
- napredek
- Prednost
- pripadnosti
- algoritem
- algoritmi
- vsi
- Prav tako
- an
- Analiza
- Analitično
- in
- letno
- uporaba
- aplikacije
- uporabna
- pristop
- pristopi
- približno
- SE
- okoli
- Arthur
- umetni
- Umetna inteligenca
- AS
- sodelavci
- predpostavke
- At
- poskus
- Avtor
- Avtorji
- Avtomatizacija
- povprečno
- stran
- pasovna širina
- neplodna
- BE
- Benjamin
- Berkeley
- med
- Bound
- meje
- Break
- Brian
- Bryan
- poslovni
- by
- CA
- california
- Cambridge
- CAN
- Kandidat
- primeru
- diplomsko delo
- primeri
- izziv
- Chandler
- Chase
- razred
- komentar
- Commons
- Komunikacija
- Communications
- primerljiva
- dokončanje
- kompleksna
- računanje
- računalnik
- Računalništvo
- računalniki
- računalništvo
- Koncentrati
- Konferenca
- domnevo
- stalna
- nadzor
- konvencionalne
- Konvergenca
- avtorske pravice
- strošek
- kriptografija
- Cut
- kosi
- Daniel
- datum
- znanost o podatkih
- Datum
- David
- globoko
- izkazati
- globina
- Izvedeni finančni instrumenti
- drift
- Oblikovanje
- Razvoj
- naprave
- razlike
- drugačen
- razpravlja
- vožnjo
- dinamika
- e
- Edward
- učinkovitost
- omogoča
- energija
- Inženiring
- Evropa
- evan
- dokazi
- izvedba
- Razstava
- pričakovanja
- Poskusi
- ekstremna
- končno
- financiranje
- finančna
- prva
- Všita
- za
- Formula
- je pokazala,
- Temelji
- brezplačno
- iz
- funkcija
- GAL
- Gates
- splošno
- George
- daje
- steklo
- graf
- grafi
- Zelen
- Dvorana
- harvard
- he
- visoka
- več
- držite
- imetniki
- Vendar
- http
- HTTPS
- ponižen
- IEEE
- slika
- Izvajanje
- Pomembno
- izboljšuje
- in
- Inc
- Neskončno
- Podatki
- začetna
- navdih
- primer
- Institucije
- Intelligence
- Zanimivo
- Facebook Global
- Predstavitev
- preiskuje
- ponovitve
- ITS
- Jacob
- james
- John
- JavaScript
- JD
- jeffrey
- John
- Johnson
- jonathan
- Revija
- JPMorgan
- jpmorgan lov
- Justin
- Kumar
- Pokrajina
- velika
- Zadnja
- vodi
- UČITE
- učenje
- pustite
- branje
- Lee
- LEO
- ravni
- Li
- Licenca
- LIMIT
- omejitve
- lin
- Seznam
- lokalna
- London
- stroj
- strojno učenje
- več
- Mara
- Marco
- znamka
- Martin
- matematični
- matematika
- Matthew
- max širine
- največja
- Maj ..
- mcclean
- pomeni
- Mehanizem
- mediji
- Metoda
- Metode
- Michael
- mihail
- mlini
- mixer
- Model
- modeli
- mesec
- Blizu
- mreža
- omrežij
- Živčne
- nevronske mreže
- Novo
- NY
- št
- Upoštevajte
- roman
- Številka
- NY
- Cilj
- pridobljeni
- of
- on
- samo
- odprite
- operater
- optimalna
- optimizacija
- Optimizirajte
- optimizirana
- Optimalno
- or
- izvirno
- naši
- paket
- Stran
- strani
- Papir
- parameter
- parametri
- zlasti
- zlasti
- paul
- odstotek
- performance
- periodično
- Peter
- faza
- fizično
- Fizika
- Pierre
- platon
- Platonova podatkovna inteligenca
- PlatoData
- točke
- Portfelj
- Powell
- Priprava
- predstavljeni
- pritisnite
- prej
- Predhodna
- problem
- Težave
- postopek
- Postopki
- obravnavati
- predlaga
- predlagano
- Dokaži
- zagotavljajo
- objavljeno
- Založnik
- založnikov
- Kvantna
- kvantni računalniki
- kvantno računalništvo
- kvantne informacije
- kvantno strojno učenje
- qubits
- R
- naključno
- razmerje
- ponovno uravnoteženje
- zmanjšuje
- zmanjšanje
- reference
- redni
- ostanki
- poročilo
- zahteva
- Raziskave
- Rezultati
- pregleda
- Mnenja
- strog
- Roman
- pravila
- Ryan
- s
- sam
- Enako
- skaliranje
- shema
- Znanost
- Znanost in tehnologija
- ZNANOSTI
- znanstveno
- drugi
- Zaporedje
- Serija
- nastavitev
- Prikaži
- Razstave
- pomemben
- bistveno
- Enostavno
- Simulacija
- Simulator
- Velikosti
- Slate
- Društvo
- Software
- rešitve
- SOLVE
- Reševanje
- pesem
- Spin
- Država
- Statistično
- stefan
- Stephen
- steven
- Strategija
- študija
- Uspešno
- taka
- primerna
- ne
- superprevodni
- Anketa
- trajnostno
- Simpozij
- sistemi
- tehnika
- tehnike
- Tehnologija
- deset
- Test
- kot
- da
- O
- njihove
- Teorija
- zato
- tretja
- ta
- tisoče
- čas
- Naslov
- do
- Orodje
- proti
- usposabljanje
- Transakcije
- prenos
- Prenos
- tipičen
- pod
- Enota
- univerza
- Univerza v Kaliforniji
- posodobljeno
- URL
- uporaba
- uporabo
- POTRDI
- vrednost
- Preverjanje
- Proti
- preko
- Poglej
- Obseg
- wang
- želeli
- je
- we
- ki
- medtem
- Wild
- modrost
- z
- brez
- delo
- deluje
- Delavnica
- X
- leto
- york
- zefirnet
- nič
