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量子ビットを測定すると、結果がランダムに選択されるため、「波動関数の崩壊」が生じます。 キュービットが他の人と絡み合っている場合、この崩壊は他の人にも影響します。そして、それらがどのように影響するかは、量子ビットの測定方法によって異なります。 このことから、ある量子ビットに対して行うことは、別の量子ビットに対して即座に影響を与えるように見えます。これは事実ですか、それともキュービットについての知識のベイジアン更新のような明らかな効果ですか？

15 entanglement  quantum-state  bayesian-learning  non-locality  contextuality 

ディープラーニングに対するベイジアン学習の最大の欠点の1つは実行時です。ベイズの定理を適用するには、データの分散方法に関する知識が必要です。これには通常、高価な積分または何らかのサンプリングメカニズム（対応する欠点があります）が必要です。 結局のところ、すべては分布の伝播であり、これは（私が理解している限り）量子コンピューティングの性質なので、これらを効率的に実行する方法はありますか？はいの場合、どのような制限が適用されますか？ 編集（直接関連するリンク）： 実用的な量子コンピューターを構築できないという議論は何ですか？ Googleの72キュービットデバイスは、2000以上のキュービットを特徴とするD-Waveのマシンより優れていますか？

8 machine-learning  bayesian-learning