論文の概要: The Quantum Learning Menagerie (A survey on Quantum learning for Classical concepts)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.01054v1
• Date: Sun, 01 Feb 2026 06:50:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-03 19:28:33.560627
• Title: The Quantum Learning Menagerie (A survey on Quantum learning for Classical concepts)
• Title（参考訳）: 量子学習指導(古典的概念の量子学習に関する調査)
• Authors: Sagnik Chatterjee,
• Abstract要約: 本稿では、量子符号化古典概念の学習を中心に、量子学習理論の分野における様々な結果について調査する。 この研究の基盤は、古典学習と量子学習のクエリ、サンプル、時間分離に重点を置いている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5076419064097734
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper surveys various results in the field of Quantum Learning theory, specifically focusing on learning quantum-encoded classical concepts in the Probably Approximately Correct (PAC) framework. The cornerstone of this work is the emphasis on query, sample, and time complexity separations between classical and quantum learning that emerge under learning with query access to different labeling oracles. This paper aims to consolidate all known results in the area under the above umbrella and underscore the limits of our understanding by leaving the reader with 23 open problems.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、量子学習理論の分野における様々な結果について、特に確率的近似(PAC)フレームワークにおける量子符号化された古典的概念の学習に焦点をあてる。 この研究の基盤は、クエリ、サンプル、時間複雑さの分離に重点を置いており、古典学習と量子学習は、異なるラベルのオラクルへのクエリアクセスで学習中に出現する。 本稿は, 上記の傘の下の領域において, 既知のすべての結果を集約し, 読者に23の未解決問題を残して, 理解の限界を明らかにすることを目的としている。

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