通过IEEE频谱
3月9日，2022年
注释
信用：Los Alamos国家实验室
洛杉矶阿拉莫斯国家实验室和路易斯安那州立大学的研究人员，量子纠缠或距离距离的幽灵动作，“可以帮助清除一条朝着量子机器学习（ML）的路径，通过克服无午餐定理，这些研究人员当它们的性能平均在许多问题和训练数据集上时，任何ML算法都只与任何其他算法一样好。
这意味着Quantum系统的建模可能需要一定程度的训练数据，因为建模系统展开，必须以指数成正增长。
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摘要版权所有©2022史密斯巴克林，华盛顿，直流，美国
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