Marco Tomamichel

量子コンピュータの能力を向上させるための魔法状態の重要性を探る。

新しい線形バンディットのアプローチは、フィードバックノイズに対処してより良い意思決定を実現するよ。

新しいアルゴリズムが量子状態の学習を最小限の干渉と低い後悔で改善する。

行列の主要化が異なる行列間で確率を比較するのにどう役立つかを学ぼう。