論文の概要: Quantum 3.0: Quantum Learning, Quantum Heuristics and Beyond
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.18091v1
- Date: Thu, 25 May 2023 19:59:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-30 14:49:28.602126
- Title: Quantum 3.0: Quantum Learning, Quantum Heuristics and Beyond
- Title（参考訳）: quantum 3.0: 量子学習、量子ヒューリスティックなど
- Authors: Mrittunjoy Guha Majumdar
- Abstract要約: 量子学習パラダイムは、経験を通して特定のタスクに対するコンピュータシステムの操作性と機能を改善するために、量子力学と情報処理の概念的要素をどのように活用するかという問題に対処する。
物理、統計、情報処理の交差点に位置し、データサイエンス、機械学習、人工知能の次のフロンティアである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Quantum learning paradigms address the question of how best to harness
conceptual elements of quantum mechanics and information processing to improve
operability and functionality of a computing system for specific tasks through
experience. It is one of the fastest evolving framework, which lies at the
intersection of physics, statistics and information processing, and is the next
frontier for data sciences, machine learning and artificial intelligence.
Progress in quantum learning paradigms is driven by multiple factors: need for
more efficient data storage and computational speed, development of novel
algorithms as well as structural resonances between specific physical systems
and learning architectures. Given the demand for better computation methods for
data-intensive processes in areas such as advanced scientific analysis and
commerce as well as for facilitating more data-driven decision-making in
education, energy, marketing, pharmaceuticals and health-care, finance and
industry.
- Abstract（参考訳）: 量子学習パラダイム(quantum learning paradigms)は、量子力学と情報処理の概念的要素を最大限に活用し、経験を通じて特定のタスクに対するコンピューティングシステムの操作性と機能を改善する方法について論じる。
これは、物理学、統計、情報処理の交差点に位置し、データサイエンス、機械学習、人工知能の次のフロンティアである。
量子学習パラダイムの進歩は、より効率的なデータストレージと計算速度の必要性、新しいアルゴリズムの開発、および特定の物理システムと学習アーキテクチャの間の構造的共鳴など、複数の要因によって駆動される。
高度な科学分析や商業といった分野におけるデータ集約的プロセスに対するより良い計算方法の要求に加え、教育、エネルギー、マーケティング、医薬品、医療、金融、産業におけるデータ駆動意思決定の促進が求められている。
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