Fugu-MT 論文翻訳(概要): Machine Learning meets Quantum Foundations: A Brief Survey

論文の概要: Machine Learning meets Quantum Foundations: A Brief Survey

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.11224v2
Date: Fri, 12 Jun 2020 06:56:46 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-05-27 22:55:23.091002
Title: Machine Learning meets Quantum Foundations: A Brief Survey
Title（参考訳）: 機械学習が量子基礎と出会う: 簡単な調査
Authors: Kishor Bharti, Tobias Haug, Vlatko Vedral, and Leong-Chuan Kwek
Abstract要約: 機械学習の目標は、コンピュータが外部の者による明示的な指示なしに特定のタスクを実行できるようにすることである。近年、量子基礎における様々な問題に対して機械学習のアイデアがうまく適用されている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The goal of machine learning is to facilitate a computer to execute a specific task without explicit instruction by an external party. Quantum foundations seeks to explain the conceptual and mathematical edifice of quantum theory. Recently, ideas from machine learning have successfully been applied to different problems in quantum foundations. Here, we compile the representative works done so far at the interface of machine learning and quantum foundations. We conclude the survey with potential future directions.
Abstract（参考訳）: 機械学習の目標は、コンピュータが外部の者による明示的な指示なしに特定のタスクを実行できるようにすることである。量子基礎は、量子理論の概念と数学的エデュケーションを説明する。近年、量子基礎の異なる問題に対して機械学習のアイデアがうまく適用されている。ここでは、機械学習と量子ファンデーションのインターフェイスでこれまでに行われた代表的成果をコンパイルする。我々は今後の方向性で調査を終える。

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