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你知道什么是 q-means 吗？
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了QRAM模型中解决k-均值聚类问题的量子逼近方案，运行时间仅依赖于数据点数量的对数多项式，能够高概率输出一个成本不超过(1+ε)倍最优解的k个中心集合。这是第一个具有对k-均值问题具有（1+ε）可证逼近保证且具有多项式对数运行时间的量子算法。与先前的无监督学习方法不同，该算法不需要量子线性代数子程序，与参数（如条件数）无关。
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关键要点
- 本文介绍了QRAM模型中解决k-均值聚类问题的量子逼近方案。
- 该方案的运行时间仅依赖于数据点数量的对数多项式。
- 算法能够高概率输出一个成本不超过(1+ε)倍最优解的k个中心集合。
- 这是第一个具有对k-均值问题的(1+ε)可证逼近保证且具有多项式对数运行时间的量子算法。
- 该算法不需要量子线性代数子程序，与参数（如条件数）无关。
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