Introdução ao aprendizado de máquina quântico, suas aplicações e vantagens (2024)
- Authors:
- USP affiliated authors: GOMES, NAOMY DUARTE - IFSC ; RAMALHO, BRUNO APARECIDO CAZOTTI - FFCLRP ; LACERDA, KLEYTHON JOSÉ CORIOLANO CAVALCANTI DE - FFCLRP
- Unidades: IFSC; FFCLRP
- DOI: 10.1590/1806-9126-RBEF-2024-0230
- Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL; COMPUTAÇÃO QUÂNTICA; ALGORITMOS
- Keywords: Aprendizado de máquina; Computação quântica; Algoritmos
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Revista Brasileira de Ensino de Física
- ISSN: 1806-1117
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 46, p. e20240230-1-e20240230-10, 2024
- Status:
- Artigo publicado em periódico de acesso aberto (Gold Open Access)
- Versão do Documento:
- Versão publicada (Published version)
- Acessar versão aberta:
-
ABNT
GOMES, Naomy Duarte et al. Introdução ao aprendizado de máquina quântico, suas aplicações e vantagens. Revista Brasileira de Ensino de Física, v. 46, p. e20240230-1-e20240230-10, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1590/1806-9126-RBEF-2024-0230. Acesso em: 02 abr. 2026. -
APA
Gomes, N. D., Togni, J., Ramalho, B. A. C., Lacerda, K. J. C. C. de, & Ferreira, P. H. (2024). Introdução ao aprendizado de máquina quântico, suas aplicações e vantagens. Revista Brasileira de Ensino de Física, 46, e20240230-1-e20240230-10. doi:10.1590/1806-9126-RBEF-2024-0230 -
NLM
Gomes ND, Togni J, Ramalho BAC, Lacerda KJCC de, Ferreira PH. Introdução ao aprendizado de máquina quântico, suas aplicações e vantagens [Internet]. Revista Brasileira de Ensino de Física. 2024 ; 46 e20240230-1-e20240230-10.[citado 2026 abr. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1590/1806-9126-RBEF-2024-0230 -
Vancouver
Gomes ND, Togni J, Ramalho BAC, Lacerda KJCC de, Ferreira PH. Introdução ao aprendizado de máquina quântico, suas aplicações e vantagens [Internet]. Revista Brasileira de Ensino de Física. 2024 ; 46 e20240230-1-e20240230-10.[citado 2026 abr. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1590/1806-9126-RBEF-2024-0230 - Smart renting: harnessing urban data with statistical and machine learning methods for predicting property rental prices from a tenant's perspective
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