Teori Kuantum dan Mesin Pembelajaran

Teori kuantum mengarah ke banyak fenomena yang berlawanan dengan intuisi dan menarik, termasuk hasil bidang pemrosesan informasi kuantum, dan khususnya, komputasi kuantum. Bidang ini mempelajari seluk-beluk informasi kuantum, komunikasi, pemrosesan, dan penggunaan. Informasi kuantum mengakui sejumlah besar fenomena yang tidak terjadi dalam fisika klasik. Misalnya, informasi kuantum tidak dapat dikloning – ini membatasi jenis pemrosesan yang mungkin untuk informasi kuantum umum. Aspek lain menghasilkan keuntungan, seperti yang telah ditunjukkan untuk berbagai tugas komunikasi dan komputasi: untuk memecahkan masalah aljabar, pengurangan kompleksitas sampel dalam kotak hitam pengaturan, masalah sampling dan optimasi. Bahkan model komputasi kuantum terbatas, cocok untuk implementasi jangka pendek, dapat menyelesaikan tugas-tugas yang menarik. Mesin pembelajaran dan tugas kecerdasan buatan dapat, sebagai komponen, bergantung pada pemecahan masalah seperti itu, yang mengarah ke sebuah keuntungan. Buku ini terdiri dari 9 bab, pembahasan meliputi teori kuantum yang berkaitan dengan bidang mesin pembelajaran atau kecerdasan buatan, dan contoh gambaran aplikasi ke bidang jaringan syaraf tiruan.