量子の状態の変化しやすさ、を利用して、
温度や磁気などの微弱な変化を測定する
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検定
・帰無仮説を立てる
これは、破棄されることを想定するもの
・その対立仮説を設定する
・帰無仮説が正しいとすると、その前提で
帰無仮説を支持する極端に可能性が引くデータがあった場合
「偶然起こった」と考えるよりも、帰無仮説が誤ている
と考えて、帰無仮説を破棄する
逆に、帰無仮説が正しい時にでも、十分起こりえるデータであれば
帰無仮説は、破棄しまい
・帰無仮説が正しい場合の統計量をつくり、実際の値の統計量と比較する
(例)
サイコロの1の目が出る確率は、1/6
帰無仮説を、p=1/6 とする。対立仮説は、そうじゃない、とする
このサイコロを、60回ふると、1の目が30回出た
標本分布は、1/6と考えられ、これを、30/60 と比較すると
このサイコロは、p=1/6 では、ないとする
(帰無仮説を破棄する）
量子ビットで扱える数
量子ビットが、n個あれば、「00・・・0」から「11・・・1」
までの2のN乗パターンの情報を、すべて重ね合わせた状態で表現できる
量子通信暗号
読み取ると変わる、量子の性質を利用する
分類
・分類を行うプログラム、もしくは、関数を分類器という
・データを2つのクラスへ分類する問題を、二値分類という
・線形分類器とは、入力 x に対して、分類結果を返す関数 f(x) が、次の形となるもの
f(x) = wx + b
ここで、w は、重みベクトル、bは、バイアス項とよばれる。
