연구자들은 균일하게 무작위 데이터 샘플을 사용하여 양자 Q-러닝 성능과 일치하는 고전 알고리즘인 커널화된 피팅된 Q-반복(Kernelized Fitted Q-Iteration)을 개발했으며, 머신러닝 애플리케이션에서 주장되는 양자 이점을 평가하기 위한 엄격한 벤치마크를 확립했습니다.

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연구원들이 대각선 절단과 작은 주요 블록 계산을 활용하여 최적화된 무작위 특성에 대한 양자 기계 학습 루틴을 고전적으로 역양자화하는 알고리즘을 개발했으며, 전체 행렬 샘플링 접근을 요구하지 않으면서 다항식 시간 복잡도를 달성했다.

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