11:50
官方账号arXiv cs.LG@Rahul Bandyopadhyay, Riccardo Molteni, Jens Eisert, Vedran Dunjko, Sofiene Jerbi
推荐理由：这篇论文给量子机器学习找了个硬核任务：预测多体系统时间演化，量子算法能学，经典学不了，除非BQP进P/poly。理论结果很扎实。
学习分离
共 1 条相关 AI 资讯
7月8日
11:50
该研究从PAC学习角度研究量子多体动力学可学习性。他们设计了一个监督学习任务：训练集包含随机稳定子探针态、均匀采样自[0,T]的演化时间以及特定可观测量期望值。量子算法通过短时训练样本学习未知哈密顿量，并结合哈密顿量模拟与经典阴影协议进行推理。通过将BQP完全计算嵌入Feynman-Kitaev时钟哈密顿量的长时间动力学，他们证明除非BQP⊆P/poly，否则没有经典多项式时间算法能完成该任务。同时经典困难实例仍保持量子可学习性。