量子線形回帰と特異値分解について | ヘッドウォータースのフィード
量子線形回帰と特異値分解について 1. 量子線形回帰 (Quantum Linear Regression) 背景線形回帰は、与えられたデータセットに対して直線や高次元の超平面をフィッティングし、未知の入力に対する出力を予測する手法です。古典的な線形回帰は、大規模なデータに対して計算コストが高くなることがあります。 量子版のアプローチ量子線形回帰では、量子アルゴリズム（特に HHL アルゴリズム:Harrow-Hassidim-Lloyd）を用いて線形方程式系を効率的に解きます。これにより、古典的には指数時間かかる計算を、多項式時間で近似的に解ける可能性がありま…
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