quant-ph」カテゴリーアーカイブ

Accuracy vs Memory Advantage in the Quantum Simulation of Stochastic Processes

要約 多くの推論シナリオは、将来の予測を行うために既知のデータから関連情報を抽出 … 続きを読む

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Hybrid Quantum Graph Neural Network for Molecular Property Prediction

要約 材料設計のプロセスを加速するために、材料科学では、収集したデータから情報を … 続きを読む

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Deep learning-based variational autoencoder for classification of quantum and classical states of light

要約 光量子技術の進歩は、光の生成、操作、特性評価と、光子の統計に基づく識別によ … 続きを読む

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Learning finitely correlated states: stability of the spectral reconstruction

要約 チェーン上の任意の有限相関平行移動不変状態の $t$ システムのブロックの … 続きを読む

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Kernel Density Matrices for Probabilistic Deep Learning

要約 この論文では、確率的深層学習への新しいアプローチであるカーネル密度行列を紹 … 続きを読む

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Learning with Density Matrices and Random Features

要約 密度行列は、量子システムの統計的状態を記述します。 これは、量子システムの … 続きを読む

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Learning Quantum Processes with Quantum Statistical Queries

要約 複雑な量子プロセスの学習は、量子ベンチマーク、暗号解析、変分量子アルゴリズ … 続きを読む

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A supplemental investigation of non-linearity in quantum generative models with respect to simulatability and optimization

要約 最近の研究では、生成モデリングのための量子回路に、成功するまで繰り返し(R … 続きを読む

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Fast Quantum Process Tomography via Riemannian Gradient Descent

要約 制約付き最適化は、量子物理学および量子情報科学の分野で重要な役割を果たして … 続きを読む

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Optimizing ZX-Diagrams with Deep Reinforcement Learning

要約 ZX ダイアグラムは、基本的な量子力学、量子回路の最適化、テンソル ネット … 続きを読む

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