摘要 自回归模型(AR)是一种用于时间序列预测的机器学习技术，通过历史数据预测当前值，利用变量自身前期值建立线性关系模型。其核心特点是使用过去数据预测当前值(X用X预测)，常用于文本生成、语音合成等领域。模型通过逐步迭代生成序列，但存在计算效率低、长程依赖困难、误差累积等问题。改进方法包括稀疏注意力、记忆机制和强化学习等。相比之下，非自回归模型(NAR)能并行生成结果但质量较低，适用于机器翻译等需

例如，对于单量子比特系统，其状态空间是二维希尔伯特空间 H，常用的计算基 {∣0〉,∣1〉} 就是一组正交基。因为 〈0∣1〉=0 且任意单量子比特态 ∣ψ〉=α∣0〉+β∣1〉（α,β∈C 且 ∣α∣2+∣β∣2=1）都可以由 ∣0〉 和 ∣1〉 线性组合得到。A. 和经典计算一样，任何一个量子门都可以被一组有限个量子门通过有限的组合而成。D. Hadamard门、T门和CNOT门可以以任意精度

矩阵指数函数的定义、矩阵幂次的周期性以及三角函数的幂级数展开式，是求解矩阵指数函数的一种常用方法。

tips：（考完修改一下，每一次登录他的user_id都会修改）1.新建用户脚本，点击加号，篡改猴会自动生成一大排注释。'use strict' : 严格模式。3.脚本编写--脚本自动化编写（举例）首先使用开发者模式寻找需要的表单id。在fuction函数里面编写。