Краткое содержание

arXiv:2511.08349v1 Тип объявления: кросс Аннотация: Гибридные квантово-классические (HQC) алгоритмы представляют собой один из наиболее эффективных подходов для реализации вычислительных преимуществ квантовых систем в крупных численных задачах. Работая в пространствах высокой размерности Гильберта, квантовые схемы обеспечивают экспоненциальное ускорение вычислений и позволяют получать более богатые представления ландшафтов стоимости по сравнению с чисто классическими методами. Эти возможности особенно важны для машинного обучения, где современные модели, особенно в области обработки естественного языка (NLP), сталкиваются с непомерной временной сложностью из-за массовых матричных умножений и оптимизации в пространстве высокой размерности. В данной работе мы предлагаем гибридный квантово-классический механизм отбора для архитектуры Mamba, специально разработанный для решения задач классификации временных последовательностей. Наш подход основан на вариационных квантовых схемах (VQC), используемых в качестве квантовых управляющих модулей, которые одновременно улучшают извлечение признаков и повышают...