単一量子ビットで古典信号を学習する指数的量子優位性の実証
要約
従来型センサーに単一の制御可能な量子ビットを結合させることで、フーリエ係数や時変信号などの古典信号の学習に必要な測定回数を指数的に削減できることを示した。超伝導キャビティ・量子ビット構成を用い、フーリエ振幅・時変信号学習で測定回数を10^7分の1にできることを実験実証し、量子位相空間推論(QΨ)という新理論により厳密な下界と最適アルゴリズム、量子優位性の証明書を同時に導出している。
