量子随机平滑在时间序列分析中的二次优势
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。通过整合格罗弗算法，我们的研究分析了量子随机平滑以及如何匹配数据编码和扰动建模方法，以实现有意义的鲁棒性证明。在时间序列分类任务中展示了所提出框架的有效性，特别是在样本数量大的情况下恢复了二次样本减少的优势。这可能使量子计算机能够高效地将随机平滑扩展到超出经典方法范围的更复杂任务。
研究发现，量子计算在机器学习中具有潜力，可以提高核计算和模型精度。使用量子核和支持向量机相比传统方法，平均精度有显著改进。研究者尝试了随机测量评估量子核和实施可变子采样集合方法来解决计算核的时间复杂度问题，这两种方法都具有线性时间复杂度。实验结果表明，这些方法可以显著减少训练和推断时间，并且随机测量的平均精度优于经典径向基函数核。这为进一步研究可扩展、高效的量子计算在机器学习中的应用方向提供了线索。
