⚛️ 物理学

🔬 ICLR2026 · 共 2 篇

Feedback-driven Recurrent Quantum Neural Network Universality

本文首次为基于反馈的循环量子神经网络 (RQNN) 建立了定量逼近误差界和普适性证明，表明 RQNN 可在 qubit 数仅以 \(\lceil\log_2(\varepsilon^{-1})\rceil\) 对数增长的条件下，以线性读出层逼近任意 fading memory 滤波器，且不受维度灾难影响。

Sublinear Time Quantum Algorithm for Attention Approximation

提出首个对序列长度 \(n\) 具有亚线性时间复杂度的量子数据结构，用于近似 Transformer 注意力矩阵的行查询，预处理时间 \(\widetilde{O}(\epsilon^{-1} n^{0.5} \cdot \text{poly}(d, s_\lambda, \alpha))\)，每次行查询 \(\widetilde{O}(s_\lambda^2 + s_\lambda d)\)，相对经典算法实现了关于 \(n\) 的二次加速。