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一种量子计算模型的表达能力：基于一比特的确定性量子计算
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文探讨了参数化量子电路在机器学习中的表达能力，分析其在逼近连续和平滑函数方面的构造及误差界限，并与深度神经网络进行比较，显示出量子电路在高维函数逼近中的潜在优势。
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关键要点
- 参数化量子电路在机器学习中的表达能力是一个重要问题。
- 本文从函数逼近的角度分析参数化量子电路的能力。
- 展示了数据重新上传参数化量子电路在逼近连续和平滑函数方面的构造。
- 提供了在宽度、深度和可训练参数数量方面的定量逼近误差界限。
- 将参数化量子电路与深度神经网络进行了比较。
- 在逼近高维平滑函数方面，量子电路的模型尺寸比深度神经网络呈指数级减小。
- 这为展示量子机器学习的量子优势提供了潜在的新途径。
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