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Quantum Theory and Application of Contextual Optimal Transport
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Training-efficient density quantum machine learning
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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
カテゴリー: cs.LG, physics.chem-ph, physics.comp-ph, quant-ph
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Analysis of Atom-level pretraining with QM data for Graph Neural Networks Molecular property models
要約 定量的構造活性相関 (QSAR) モデルの深層学習は急速かつ大幅に進歩して … 続きを読む
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Noise-tolerant learnability of shallow quantum circuits from statistics and the cost of quantum pseudorandomness
要約 この研究では、近い将来の未知の量子回路の学習可能性を研究します。 私たちは … 続きを読む
Learning low-degree quantum objects
要約 $\ell_2$- distance で $\varepsilon$-er … 続きを読む
On Partially Unitary Learning
要約 一連の波動関数測定値に基づく $\left|\psi\right\rang … 続きを読む
Architectures and random properties of symplectic quantum circuits
要約 パラメータ化されたランダムなユニタリー(または直交) $n$-qubit … 続きを読む