量子計算を利用した統計モデリングの例 | ヘッドウォータースのフィード

1. 背景統計モデリングでは、確率分布の推定やデータのパターン学習が中心的な課題です。従来はベイズ推論や最大尤度推定などを用いていますが、量子計算を利用すると次のような利点が期待されます：大規模データの確率分布を効率的に扱える量子重ね合わせを利用した高速なサンプリング量子回路をパラメータ化して機械学習モデルに利用可能 2. 代表的なアプローチ (1) 量子ボルツマンマシン (Quantum Boltzmann Machine, QBM)古典的なボルツマンマシンは確率分布を表現する統計モデル。量子版ではイジングモデルのような量子ハミルトニアンを利用して確率…


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