quant-ph」カテゴリーアーカイブ

Provably Efficient Exploration in Quantum Reinforcement Learning with Logarithmic Worst-Case Regret

要約 量子強化学習 (RL) は最近急速に注目を集めていますが、その理論的な理解 … 続きを読む

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Quantum-Noise-Driven Generative Diffusion Models

要約 機械学習技術で実現された生成モデルは、新しい合成データを生成するために、有 … 続きを読む

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Quantum Equilibrium Propagation for efficient training of quantum systems based on Onsager reciprocity

要約 科学技術のあらゆる分野で機械学習と人工知能が広く導入されたことで、エネルギ … 続きを読む

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Online learning of a panoply of quantum objects

要約 多くの量子タスクでは、学習したい未知の量子オブジェクトが存在します。 この … 続きを読む

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Online learning of quantum processes

要約 量子状態の学習に関する最近の洞察の中でも、オンライン学習とシャドウ トモグ … 続きを読む

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Meta-Designing Quantum Experiments with Language Models

要約 人工知能 (AI) は、人間の能力を超えた解決策を見つけることで、科学的発 … 続きを読む

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Quantum Generative Diffusion Model: A Fully Quantum-Mechanical Model for Generating Quantum State Ensemble

要約 古典的な拡散モデルは優れた生成結果を示し、多くの問題に応用されてきた。これ … 続きを読む

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Quantum Theory and Application of Contextual Optimal Transport

要約 最適輸送(Optimal Transport: OT)は、多くの領域で機械 … 続きを読む

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Training-efficient density quantum machine learning

要約 量子機械学習が困難な問題を解決するには、強力で柔軟で効率的にトレーニング可 … 続きを読む

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Neural Pfaffians: Solving Many Many-Electron Schrödinger Equations

要約 神経波動関数は、高い計算コストを要しましたが、多電子系の基底状態を近似する … 続きを読む

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