「quant-ph」カテゴリーアーカイブ

Grad DFT: a software library for machine learning enhanced density functional theory

投稿日: 2023年12月12日 作成者: jarxiv

要約 密度汎関数理論 (DFT) は、その卓越した汎用性と拡張性により、計算量子 … 続きを読む →

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Privacy-preserving quantum federated learning via gradient hiding

投稿日: 2023年12月8日 作成者: jarxiv

要約 分散量子コンピューティング、特に分散量子機械学習は、個々の量子ノードの制限 … 続きを読む →

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Clustering by Contour coreset and variational quantum eigensolver

投稿日: 2023年12月7日 作成者: jarxiv

要約 最近の研究では、量子近似最適化アルゴリズム (QAOA) とコアセット技術 … 続きを読む →

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A Hyperparameter Study for Quantum Kernel Methods

投稿日: 2023年12月7日 作成者: jarxiv

要約 量子カーネル手法は、それに関連する保証のおかげで、量子機械学習における有望 … 続きを読む →

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Quantum-Inspired Neural Network Model of Optical Illusions

投稿日: 2023年12月7日 作成者: jarxiv

要約 あいまいな目の錯覚は、芸術、心理学、ビデオゲームにおける魅力、研究、インス … 続きを読む →

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Enabling Non-Linear Quantum Operations through Variational Quantum Splines

投稿日: 2023年12月5日 作成者: jarxiv

要約 量子力学の定石は、量子状態に対してユニタリー変換のみを課しており、これは量 … 続きを読む →

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A Comparison Between Invariant and Equivariant Classical and Quantum Graph Neural Networks

投稿日: 2023年12月1日 作成者: jarxiv

要約 CERN 大型ハドロン衝突型加速器 (LHC) での高エネルギー粒子衝突か … 続きを読む →

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$\mathbb{Z}_2\times \mathbb{Z}_2$ Equivariant Quantum Neural Networks: Benchmarking against Classical Neural Networks

投稿日: 2023年12月1日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、等変量子ニューラル ネットワーク (EQNN) と量子ニュー … 続きを読む →

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Towards Transfer Learning for Large-Scale Image Classification Using Annealing-based Quantum Boltzmann Machines

投稿日: 2023年11月28日 作成者: jarxiv

要約 量子転移学習 (QTL) は、大規模な畳み込みニューラル ネットワークの特 … 続きを読む →

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RobustState: Boosting Fidelity of Quantum State Preparation via Noise-Aware Variational Training

投稿日: 2023年11月28日 作成者: jarxiv

要約 量子コンピューティングにおける重要なサブルーチンである量子状態の準備には、 … 続きを読む →

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