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양자컴퓨팅 & 양자머신러닝 연구의 현재와 미래
Research Trends in Quantum Machine Learning 원문보기

전자통신동향분석 = Electronics and telecommunications trends, v.38 no.5, 2023년, pp.51 - 60  

방정호 (양자컴퓨팅연구실)

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Quantum machine learning (QML) is an area of quantum computing that leverages its principles to develop machine learning algorithms and techniques. QML is aimed at combining traditional machine learning with the capabilities of quantum computing to devise approaches for problem solving and (big) dat...

주제어

#양자머신러닝   #양자시뮬레이션   #양자알고리즘   #양자컴퓨팅  

표/그림 (5)

참고문헌 (13)

  1. N.D. Mermin, Quantum Computer Science: An？Introduction, Cambridge University Press, Cambridge,？UK, 2007. 

  2. P.W. Shor, "Algorithms for quantum computation:？Discrete logarithms and factoring," in Proc. Annu. Symp.？Found. Comput. Sci., (Santa Fe, NM, USA), Nov. 1994. 

  3. L.K. Grover, "Quantum mechanics helps in searching for？a needle in a haystack," Phys. Rev. Lett., vol. 79, no. 2,？1997, article no. 325. 

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  4. J. Preskill, "Quantum computing in the NISQ era and？beyond," Quantum, vol. 2, 2018, p. 79. 

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  5. S. McArdle et al., "Quantum computational chemistry,"？Rev. Mod. Phys., vol. 92, no. 1, 2020, article no.？015003. 

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  6. J. Biamonte et al., "Quantum machine learning,"？Nature, vol. 549, no. 7671, 2017, pp. 195-202. 

  7. A.W. Harrow, A. Hassidim, and S. Lloyd, "Quantum？algorithm for linear systems of equations," Phys. Rev.？Lett., vol. 103, no. 15, 2009, article no. 150502. 

    상세보기

  8. P. Rebentrost, M. Mohseni, and S. Lloyd, "Quantum？support vector machine for big data classification," Phys. Rev. Lett., vol. 113, no. 13, 2014, article no.？130503. 

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  9. C. Ciliberto et al., "Quantum machine learning: A？classical perspective," Proc. Royal Soc. A: Math. Phys.？Eng. Sci., vol. 474, no. 2209, 2018. 

  10. T. Monzet al., "Realization of a scalable Shor algorithm,"？Science, vol. 351, no. 6277, 2016, pp. 1068-1070. 

    상세보기

  11. A. Bouland et al., "On the complexity and verification of？quantum random circuit sampling," Nat. Phys., vol. 15,？no. 2, 2019, pp. 159-163. 

    상세보기

  12. S. Boixo et al., "Characterizing quantum supremacy in？near-term devices," Nat. Phys., vol. 14, no. 6, 2018,？pp. 595-600. 

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  13. F. Arute et al., "Quantum supremacy using a programmable superconducting processor," Nature, vol.？574, no. 7779, 2019, pp. 505-510. 

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