Quantum Learning Theory

Caro, Matthias C.

Physik

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Original title:: Quantum Learning Theory
Translated title:: Quantenlerntheorie
Author:: Caro, Matthias C.
Year:: 2022
Document type:: Dissertation
Faculty/School:: TUM School of Computation, Information and Technology
Advisor:: Wolf, Michael M. (Prof. Dr.)
Referee:: Wolf, Michael M. (Prof. Dr.); Eisert, Jens (Prof. Dr.); Kueng, Richard (Prof. Dr.)
Language:: en
Subject group:: MAT Mathematik
TUM classification:: PHY 011; MAT 022
Abstract:: This dissertation treats questions from quantum learning theory, at the intersection point of quantum information theory and machine learning. We prove guarantees on how variational quantum machine learning models generalize from training data to unseen data. And we explore the complexity of tasks of learning an unknown map from quantum data. Finally, we discuss questions related to Markovianity in quantum evolutions and aspects of undecidability in learning theory.
Translated abstract:: Diese Dissertation befasst sich mit Fragen der Quantenlerntheorie, an der Schnittstelle von Quanteninformationstheorie und maschinellem Lernen. Wir beweisen Garantien darüber, wie variationelle Quantenlernmodelle von Trainingsdaten auf unbeobachtete Daten verallgemeinern. Und wir untersuchen Lernprobleme, in denen von Quantendaten gelernt wird. Schließlich diskutieren wir Fragen zur Markovianität von Quantenevolutionen und Aspekte von Unentscheidbarkeit in der Lerntheorie.
WWW:: https://mediatum.ub.tum.de/?id=1634443
Date of submission:: 19.01.2022
Oral examination:: 02.08.2022
File size:: 26929237 bytes
Pages:: 382
Urn (citeable URL):: https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20220802-1634443-1-5
Last change:: 10.10.2022
BibTeX