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Autor(en): 
  • Giardina Charles R.
  • Many-Sorted Algebras for Deep Learning and Quantum Technology 
     

    (Buch)
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    Übersicht

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    Lieferstatus:   Auf Bestellung (Lieferzeit unbekannt)
    Veröffentlichung:  Februar 2024  
    Genre:  Naturwissensch., Medizin, Technik 
     
    Algebra / Algebraic Geometry / Algebraic Topology / Banach algebra / Bosonic / computer science / COMPUTERS / Data Science / Machine Learning / COMPUTERS / Quantum Computing
    ISBN:  9780443136979 
    EAN-Code: 
    9780443136979 
    Verlag:  Elsevier 
    Einband:  Kartoniert  
    Sprache:  English  
    Dimensionen:  H 235 mm / B 191 mm / D 23 mm 
    Gewicht:  860 gr 
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    Inhalt:
    Many-Sorted Algebras for Deep Learning and Quantum Technology presents a precise and rigorous
    description of basic concepts in quantum technologies and how they relate to deep learning and quantum theory. Current merging of quantum theory and deep learning techniques provides the need for a source that gives readers insights into the algebraic underpinnings of these disciplines. Although analytical, topological, probabilistic, as well as geometrical concepts are employed in many of these areas, algebra exhibits the principal thread; hence, this thread is exposed using many-sorted algebras. This book includes hundreds of well-designed examples that illustrate the intriguing concepts in quantum systems. Along with these examples are numerous visual displays. In particular, the polyadic graph shows the types or sorts of objects used in quantum or deep learning. It also illustrates all the inter and intra-sort operations needed in describing algebras. In brief, it provides the closure conditions. Throughout the book, all laws or equational identities needed in specifying an algebraic structure are precisely described.

      



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