经典影子

在量子计算中，经典影子是一种只用对数的测量来预测量子态的功能的协议。给定一个未知的状态ρ{displaystylerho}，一个断层完整的门集合就会出现。

一个断层完整的门的集合{displaystylerho}的属性时，采用了均值中位数估计算法来处理ρ的离群值时，采用均值中位数估计算法来处理ρ{displaystylerho}中的离群值。S{displaystyleS}。经典阴影对于直接的保真度估计、纠缠验证、估计相关函数和预测纠缠熵非常有用。

最近，研究人员在经典阴影的基础上，为广泛的量子多体问题设计了可证明的高效经典机器学习算法。

例如，机器学习模型可以学习解决量子多体系统的基态，并对物质的量子相进行分类。

影子生成{displaystylerho_{i}}对一个结果进行计算基础测量。对一个结果←表示赋值。例如，maximum←item表示maximum的值变为item的值。return终止算法，并输出以下值。算法：均值中位数估计法

一个观察变量的列表←表示分配。例如，maximum←item意味着maximum的值变为item的值。return终止算法并输出以下值。