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J-GLOBAL ID：201702224656571402   整理番号：17A1669921

量子増強を実現する機械学習のアプローチ【JST・京大機械翻訳】

資料名： Wuli  (Wuli)
巻： 46  号： 3  ページ： 183  発行年： 2017年 
JST資料番号： E0473A  ISSN： 0379-4148  CODEN： WULIA  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 量子探索:計算機科学者Lov Groverは、量子計算を用いて、無秩序データベース上で探索を行うことが、古典計算機より速いことを発見した。量子計算機による機械学習の問題を解決するための最も直接的な方法は,探索問題を量子計算の言語に再記述して,Groverアルゴリズムを適用することである。線形代数:2009年に、麻省理工学部からのAram Harrow、Avinatan HassidimとSeth Lloydから、量子アルゴリズムを用いて線形方程式を解くことを提案し、特定の状況下で、このアルゴリズムは迅速に不思議を得ることができた。.............................................................を提案していることを示す.多くの機械学習における最適化問題は,数学的に解かれた線形方程式として表現されるが,これは量子線形方程式アルゴリズムの潜在的応用の対象となる。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 言語 ,  計算機械 ,  *機械学習 ,  最適化問題 ,  探索問題 ,  量子計算 ,  アルゴリズム ,  線形代数 ,  データベース ,  計算機科学 ,  量子コンピュータ ,  一次方程式
準シソーラス用語： 量子アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 量子力学一般  (BA06010C) ,  ディジタル計算機方式一般  (JC02010O) ,  計算理論  (JB02000A)

タイトルに関連する用語 (3件)： 量子 ,  増強 ,  機械学習