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量子最小学习机：基于保真度的误差缓解方法

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该研究团队提出了量子最小学习机（QMLM）的概念，这是一种基于监督式相似度的学习算法。该算法在概念上源自经典机器学习模型，并经过改造以处理量子数据。研究人员将阐述其理论基础，并将该模型作为误差缓解方法应用于多种参数场景。

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提交arXiv： 2026-03-08 08:44
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保真度 量子数 误差缓解 量子 量子数据

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