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Quantum Classification Outside the Promised Class
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AI
DOI：10.3390/computers14060228.png)
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摘要
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本文从全新的视角研究了布尔函数量子分类的重要问题。通常，量子分类算法允许我们在被保证函数满足特定独有属性时，以1.0的概率对其进行分类。本研究的主要目的是探索当输入函数偏离所保证的类别时，是否仍有可能获得任何洞见。为具体说明，我们使用了一种近期提出的量子算法，该算法仅需单次图灵机查询即可以1.0的概率分类一大类非平衡布尔函数。首先，我们建立了一个全新概念来表征布尔函数之间的“邻近性”。利用这一概念，我们证明，只要未知函数足够接近所保证的类别，仍然可以通过分类算法获取关于其行为模式的可用信息。在这方面，本研究是首批提供证据的研究之一，表明将量子分类算法应用于所保证类别之外的函数，以获取重要信息是极具价值的。
Keyword:
quantum classification
Boolean functions
nearness concept
oracle query
imbalanced functions
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C
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4.2
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