KI und die schwierigen Probleme der Welt · Quantenphysik & Quantencomputing · arXiv · 2026-10-20
Überwachtes Lernen mit Quanten-Hamilton-Einbettungen
Originaltitel: Supervised Learning with Quantum Hamiltonian Embeddings
Die Autoren schlagen Quanten-Hamilton-Einbettungen vor, ein Framework für überwachtes Lernen, das einen klassischen Trainingsdatensatz in einen einzelnen parametrisierten Hamiltonoperator kodiert, dessen approximativer Grundzustand die Klassifikationsregel definiert. Sie zeigen eine effiziente Gradientenschätzung und beweisen Generalisierungsgarantien. Außerdem demonstrieren sie das Framework auf IBM-Heron-Prozessoren anhand eines Standard-Benchmark-Datensatzes.