
본 논문에서는 양자 시스템의 동역학을 지배하는 해밀토니안이 국소성 또는 희소성과 같은 구조적 특징을 가질 때, 제한된 고전 및 양자 자원을 사용하여 효율적으로 학습하고 테스트할 수 있는 알고리즘을 제시합니다.


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구조화된-양자-해밀토니안의-테스트-및-학습


구조화된 양자 해밀토니안의 테스트 및 학습


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본 연구 논문에서는 에너지-엔트로피 부등식을 기반으로 하는 새로운 양자 해밀토니안 학습 알고리즘을 제안하며, 이 알고리즘은 측정 노이즈가 있는 상황에서도 학습된 매개변수에 대한 엄격한 사후 경계를 제공하고, 특히 해밀토니안이 교환 가능한 경우 사전 수렴성을 보장합니다.


에너지-엔트로피-부등식을-통한-양자-해밀토니안-학습을-위한-인증된-알고리즘-연구-논문-


에너지-엔트로피 부등식을 통한 양자 해밀토니안 학습을 위한 인증된 알고리즘 (연구 논문)
