<div dir="ltr"><div>Hi,</div><div><br></div><div>This is a friendly reminder that Richard Küng will speak this afternoon about "The classical shadow formalism and (some) implications for quantum machine learning". You can find the abstract of the talk at the bottom of this email.<br></div><div><br></div><div>You can join using the following Zoom link: <a href="https://berkeley.zoom.us/j/96826613566?pwd=MUZtOGllSklFM2d0NGhwaFBqNXhjdz09" target="_blank">https://berkeley.zoom.us/j/96826613566?pwd=MUZtOGllSklFM2d0NGhwaFBqNXhjdz09</a> (due to the default privacy settings you need to sign into your Zoom account before joining).</div><div><br></div><div>After the seminar we will have room for informal discussions as well on gather.town: <a href="https://gather.town/i/VDYwRBuy">https://gather.town/i/VDYwRBuy</a></div><div><br></div><div>Best,</div><div><br></div><div>András</div><div><br></div><div>2021.03.11 16:30 CET -- <b>Speaker: Richard Küng</b> (Johannes Kepler University, Linz)<br><br><b>Title:</b> The classical shadow formalism and (some) implications for quantum machine learning<br><br><b>Abstract:</b> Extracting important information from a quantum system as efficiently and tractably as possible is an important subroutine in most near-term applications of quantum hardware. We present an efficient method for constructing an approximate classical description of a quantum state using very few measurements of the state. This description, called a classical shadow, can be used to predict many different properties. The required number of measurements is independent of the system size and saturates information-theoretic lower bounds. Subsequently, we combine classical shadows with machine learning (ML). This combination showcases that training data obtained from quantum experiments can be very empowering for classical ML methods. More precisely, we study the complexity of training classical and quantum ML models for predicting outcomes of physical experiments. We prove that, a classical ML model can provide accurate predictions on average by accessing measurement outcomes of quantum experiments a number of times comparable to the optimal quantum ML model. Exponential quantum ML advantages do, however, remain possible if we insist on accurate worst-case prediction.</div></div>

<p></p>

-- <br />
You received this message because you are subscribed to the Google Groups "Quantum CS Seminar" group.<br />
To unsubscribe from this group and stop receiving emails from it, send an email to <a href="mailto:qcsseminar+unsubscribe@googlegroups.com">qcsseminar+unsubscribe@googlegroups.com</a>.<br />
To view this discussion on the web visit <a href="https://groups.google.com/d/msgid/qcsseminar/CAG54o1%3DgQuzA2wQ%2B_GtLsd8_Ezw883eAL-LBANa%2B%2BU7jxPhwXg%40mail.gmail.com?utm_medium=email&utm_source=footer">https://groups.google.com/d/msgid/qcsseminar/CAG54o1%3DgQuzA2wQ%2B_GtLsd8_Ezw883eAL-LBANa%2B%2BU7jxPhwXg%40mail.gmail.com</a>.<br />