यह शोधपत्र क्वांटम परिपथों पर हस्तांतरणीय विश्वास मॉडल (TBM) को लागू करता है, यह दर्शाता है कि यह क्वांटम कंप्यूटिंग के ढाँचे में बायेसियन दृष्टिकोणों का एक अधिक संक्षिप्त और कुशल विकल्प प्रस्तुत करता है। TBM, डेम्पस्टर-शेफ़र सिद्धांत की एक अर्थगत व्याख्या है जो अनिश्चित और अपूर्ण वातावरणों में तर्क और निर्णय लेने में सक्षम बनाती है, और अनिश्चित साक्ष्यों को संभालने के लिए एक अद्वितीय अर्थगत विज्ञान प्रदान करती है। अंतर्निहित गणना संबंधी जटिलता के बावजूद, हम एक नवीन विश्वास हस्तांतरण दृष्टिकोण प्रस्तावित करते हैं जो क्वांटम कंप्यूटिंग की अनूठी विशेषताओं का लाभ उठाता है, और क्वांटम AI मॉडलों के मूलभूत सूचना निरूपण पर एक नया दृष्टिकोण प्रस्तुत करता है। यह दर्शाता है कि क्वांटम परिपथों में अनिश्चितता को संभालने के लिए विश्वास फलन बायेसियन दृष्टिकोणों की तुलना में अधिक उपयुक्त हैं।
