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Hongyu Wu 提出固定比较预算下量子序优化理论

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AI 综述

Hongyu Wu 在 arXiv 发布理论论文,将量子序优化形式化为在固定 oracle 比较预算下最大化选中集合包含至少指定数量优良设计的对齐概率,并证明在精确相干成对比较场景下,无放回均匀抽样淘汰赛在经典比较预算小于设计数时达到最优。 论文以从 n 个设计中选一个、单次比较为首个实例,预算按比较查询计数。该场景下选择最优设计时,单次量子比较的最优成功概率在大 n 时约为 3.30/n,而单次经典比较为 2/n。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

最新进展10月14日 12:00
固定比较预算下的量子序数优化

报道时间线

沿着报道,了解事件的不同侧面。

10月14日
  1. arXiv · quant-ph
    固定比较预算下的量子序数优化

    研究将量子序数优化形式化为在固定 oracle 比较预算下最大化选中集合包含至少指定数量优良设计的对齐概率,并证明精确相干成对比较场景下,无放回均匀抽样淘汰赛在经典比较预算小于设计数时达到最优。

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