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经典和量子物理学中的贝叶斯方法和网络
文章预告片： 张量网络可用于表示概率以外的许多物理量，因此它们并非像贝叶斯网络那样专门为表示概率而设计。Judea Pearl因其在贝叶斯网络中的工作而获得了图灵奖。Hinton是最著名的神经网络研究人员之一，他对Judea Pearl和他的贝叶斯网络的发明给予了充分的肯定，因为它激发了概率AI的发明，这是量子AI的自然类似物，但在量子AI中，您可以通过以下方式代替概率AI的概率：概率振幅。概率AI软件：Tensorflow的概率模块，Pytorch的Pyro扩展，PyMC，Stan，Edward，Winbugs等。
Tensor网络（tnet）在广义相对论和高能物理领域有着悠久而辉煌的历史：t'Hooof和Veltman在Diagrammar中使用它们研究规范理论的正则化，Penrose将其应用于广义相对论，Cvitanovic在他的“ 《鸟的踪迹》一书来研究群体理论。
量子电路显然是tnet的一种形式。量子电路图是由Deutsch率先开发的，他通过将那些图复杂化而不是实值化，并对CNOT和双重控制的NOTS添加了单量子位旋转，扩展了从事经典可逆计算的人们（例如Toffoli和Bennett）使用的图。 （又名Toffoli门）已在可逆计算中使用。
吉夫·维达尔（Guifre Vidal）通常被认为是最早使用tnet进行量子计算的人之一，尽管他似乎已经开始使用tnet，但历史相对较晚。这是他于2005年在arxiv上发表的第一篇论文，其中标题中使用了“ Tensor Network”一词。
具有树张量网络的量子多体系统的经典仿真
，石耀云，段明明，Guifre Vidal。
tnet在量子计算软件中的使用最近呈爆炸式增长，Google于2019年5月首次发布了名为“ TensorNetwork”的软件库
https://github.com/google/TensorNetwork
Google的tnet软件的作者和用户从未提及过的tnet历史的一部分是其强大的功能  与更深入的工具Quantum Bayesian Networks（qbnets）连接。就像在广义相对论中一样，张量符号可以用更多的微分形式的几何语言代替，在量子计算中，张量符号可以用更深的qbnets语言代替。为什么更深？简而言之，与tnet不同，qbnet是经典贝叶斯网络的量子力学的自然概括。因此，与tnet不同，qbnet与几十年前的Judea Pearl等贝叶斯网络先驱和Andrew Gelman等多层次模型先驱有着直接的渊源，而贝叶斯网络的软件也同样具有层次关系，MCMC等，例如WinBugs，Stan，Edward，PyMC，Tensorflow的Probability模块，PyTorch的Pyro扩展等。

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关键词：贝叶斯 物理学 Probability bability Bayesian