研究人員創建了核化擬合Q迭代，一種古典演算法，它使用均勻隨機數據樣本匹配量子Q學習的性能，為評估機器學習應用中聲稱的量子優勢建立了一個嚴格的基準。

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研究人员创建了核化拟合Q迭代，这是一种经典算法，可以使用均匀随机数据样本匹配量子Q学习性能，为评估机器学习应用中声称的量子优势建立了严格的基准。

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研究人員開發了一種經典算法，對量子機器學習例程進行去量子化，用於優化隨機特徵。通過利用對角截斷和小主塊計算，該算法實現了多項式時間運行，無需完整矩陣採樣訪問。

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研究人员开发了一种经典算法，通过利用对角截断和小主块计算，对优化随机特征的量子机器学习程序进行去量子化，实现了多项式时间复杂度，无需进行全矩阵采样。

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