Quantum Deep Hedging - Plato AiStream V2.1

প্লেটো দ্বারা প্রকাশিত

অনুসরণকারী: 0

এল আমিন চেরাট^1,2, স্নেহাল রাজ¹, Iordanis Kerenidis^1,2, অভিষেক শেখর³, বেন উড³, জন ডি³, শৌবনিক চক্রবর্তী⁴, রিচার্ড চেন⁴, ডিলান হারম্যান⁴, শাওহান হু⁴, পিয়েরে মিনসেন⁴, রুসলান শায়দুলিন⁴, ইউ সান⁴, রোমিনা ইয়ালোভেটস্কি⁴, এবং মার্কো পিস্টোইয়া⁴

¹QC ওয়্যার
²ইউনিভার্সিটি ডি প্যারিস, সিএনআরএস, আইআরআইএফ
³পরিমাণগত গবেষণা, JPMorgan চেজ
⁴গ্লোবাল টেকনোলজি অ্যাপ্লাইড রিসার্চ, জেপিমরগান চেজ

এই কাগজ আকর্ষণীয় খুঁজুন বা আলোচনা করতে চান? স্কাইটে বা স্কাইরেটে একটি মন্তব্য দিন.

বিমূর্ত

কোয়ান্টাম মেশিন লার্নিং শিল্প সেক্টর জুড়ে এবং বিশেষ করে অর্থায়নে একটি রূপান্তরমূলক প্রভাবের সম্ভাবনা রয়েছে। আমাদের কাজে আমরা হেজিংয়ের সমস্যাটি দেখি যেখানে গভীর শক্তিবৃদ্ধি শিক্ষা বাস্তব বাজারের জন্য একটি শক্তিশালী কাঠামো সরবরাহ করে। আমরা নীতি-অনুসন্ধান এবং ডিস্ট্রিবিউশনাল অ্যাক্টর-সমালোচক অ্যালগরিদমগুলির উপর ভিত্তি করে কোয়ান্টাম রিইনফোর্সমেন্ট শেখার পদ্ধতিগুলি বিকাশ করি যা নীতি এবং মান ফাংশনের জন্য অর্থোগোনাল এবং যৌগিক স্তর সহ কোয়ান্টাম নিউরাল নেটওয়ার্ক আর্কিটেকচার ব্যবহার করে। আমরা প্রমাণ করি যে আমরা যে কোয়ান্টাম নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি ব্যবহার করি তা প্রশিক্ষণযোগ্য, এবং আমরা বিস্তৃত সিমুলেশনগুলি সম্পাদন করি যা দেখায় যে কোয়ান্টাম মডেলগুলি তুলনামূলক কর্মক্ষমতা অর্জন করার সময় প্রশিক্ষনযোগ্য প্যারামিটারের সংখ্যা হ্রাস করতে পারে এবং বন্টন পদ্ধতি ক্লাসিক্যাল এবং কোয়ান্টাম উভয়ই অন্যান্য স্ট্যান্ডার্ড পদ্ধতির চেয়ে ভাল কর্মক্ষমতা অর্জন করে। . আমরা ট্র্যাপড-আয়ন কোয়ান্টাম প্রসেসরে প্রস্তাবিত মডেলগুলিকে সফলভাবে বাস্তবায়ন করি, $16$ কিউবিট পর্যন্ত সার্কিট ব্যবহার করে, এবং কর্মক্ষমতা পর্যবেক্ষণ করি যা নীরবহীন সিমুলেশনের সাথে ভালভাবে সম্মত হয়। আমাদের কোয়ান্টাম কৌশলগুলি সাধারণ এবং হেজিংয়ের বাইরে অন্যান্য শক্তিবৃদ্ধি শেখার সমস্যাগুলিতে প্রয়োগ করা যেতে পারে।

► বিবিটেক্স ডেটা

@article{Cherrat2023quantumdeephedging, doi = {10.22331/q-2023-11-29-1191}, url = {https://doi.org/10.22331/q-2023-11-29-1191}, title = {Quantum {D}eep {H}edging}, author = {Cherrat, El Amine and Raj, Snehal and Kerenidis, Iordanis and Shekhar, Abhishek and Wood, Ben and Dee, Jon and Chakrabarti, Shouvanik and Chen, Richard and Herman, Dylan and Hu, Shaohan and Minssen, Pierre and Shaydulin, Ruslan and Sun, Yue and Yalovetzky, Romina and Pistoia, Marco}, journal = {{Quantum}}, issn = {2521-327X}, publisher = {{Verein zur F{“{o}}rderung des Open Access Publizierens in den Quantenwissenschaften}}, volume = {7}, pages = {1191}, month = nov, year = {2023} }

। তথ্যসূত্র

[1] হ্যান্স বুয়েলার, লুকাস গনন, জোসেফ টিচম্যান এবং বেন উড। "গভীর হেজিং"। পরিমাণগত অর্থ 19, 1271–1291 (2019)। url: https:///doi.org/10.1080/14697688.2019.1571683।
https: / / doi.org/ 10.1080 / 14697688.2019.1571683

[2] হ্যান্স বুহেলার, লুকাস গনন, জোসেফ টিচম্যান, বেন উড, বারানিধরন মোহন এবং জোনাথন কোচেমস। "ডিপ হেজিং: রেইনফোর্সমেন্ট লার্নিং ব্যবহার করে জেনেরিক মার্কেট ফ্রীকশনের অধীনে ডেরিভেটিভস হেজিং"। SSRN ইলেকট্রনিক জার্নাল (2019)। url: http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.3355706।
https://doi.org/10.2139/ssrn.3355706

[3] শিহাও গু, ব্রায়ান টি. কেলি এবং দাচেং জিউ। "মেশিন লার্নিং এর মাধ্যমে অভিজ্ঞতামূলক সম্পদ মূল্য নির্ধারণ"। SSRN ইলেকট্রনিক জার্নাল (2018)। url: http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.3159577।
https://doi.org/10.2139/ssrn.3159577

[4] হাইওং কিউ চোই। "ARIMA-LSTM হাইব্রিড মডেলের সাথে স্টক প্রাইস পারস্পরিক সম্পর্ক সহগ পূর্বাভাস" (2018)। url: https://doi.org/10.48550/arXiv.1808.01560।
https://doi.org/10.48550/arXiv.1808.01560

[5] ইয়াদা ঝু, জিওভানি মারিয়ানি এবং জিয়ানবো লি। "প্যাগান: জেনারেটিভ অ্যাডভারসারিয়াল নেটওয়ার্কের সাথে পোর্টফোলিও বিশ্লেষণ"। SSRN ইলেকট্রনিক জার্নাল (2020)। url: https://dx.doi.org/10.2139/ssrn.3755355।
https://doi.org/10.2139/ssrn.3755355

[6] কাং ঝাং, গুওকিয়াং ঝং, জুনু ডং, শেংকে ওয়াং এবং ইয়ং ওয়াং। "জেনারেটিভ অ্যাডভারসারিয়াল নেটওয়ার্কের উপর ভিত্তি করে স্টক মার্কেটের পূর্বাভাস"। Procedia কম্পিউটার সায়েন্স 147, 400–406 (2019)। url: https:///doi.org/10.1016/j.procs.2019.01.256।
https://doi.org/10.1016/j.procs.2019.01.256

[7] আলভারো কার্টিয়া, সেবাস্টিয়ান জাইমুঙ্গাল এবং লিয়েন্দ্রো সানচেজ-বেটানকোর্ট। "অ্যালগরিদমিক ট্রেডিংয়ের জন্য গভীর শক্তিবৃদ্ধি শিক্ষা"। SSRN ইলেক্ট্রনিক জার্নাল (2021)। url: https://dx.doi.org/10.2139/ssrn.3812473।
https://doi.org/10.2139/ssrn.3812473

[8] ইউ ডেং, ফেং বাও, ইউয়ং কং, ঝিকুয়ান রেন এবং কিয়ংহাই দাই। "আর্থিক সংকেত প্রতিনিধিত্ব এবং ট্রেডিংয়ের জন্য গভীর সরাসরি শক্তিবৃদ্ধি শিক্ষা"। নিউরাল নেটওয়ার্ক এবং লার্নিং সিস্টেমে IEEE লেনদেন 28, 653–664 (2017)। url: https:///doi.org/10.1109/TNNLS.2016.2522401।
https:///doi.org/10.1109/TNNLS.2016.2522401

[9] ইউনচাও লিউ, শ্রীনিবাসন অরুণাচলম এবং ক্রিস্তান টেমে। "তত্ত্বাবধানে মেশিন লার্নিংয়ে একটি কঠোর এবং শক্তিশালী কোয়ান্টাম গতি"। প্রকৃতি পদার্থবিদ্যা 2021 17:9 17, 1013–1017 (2021)। url: https:///doi.org/10.1038/s41567-021-01287-z।
https://doi.org/10.1038/s41567-021-01287-z

[10] শান্তনাভ চক্রবর্তী, আন্দ্রেস গিলিয়েন এবং স্টেসি জেফরি। "ব্লক-এনকোডেড ম্যাট্রিক্স পাওয়ারের শক্তি: দ্রুত হ্যামিলটোনিয়ান সিমুলেশনের মাধ্যমে উন্নত রিগ্রেশন টেকনিক"। Christel Baier, Ioannis Chatzigiannakis, Paola Flocchini, এবং Stefano Leonardi, সম্পাদক, 46th International Colloquium on Automata, Languages, and Programming (ICALP 2019)। লাইবনিজ ইন্টারন্যাশনাল প্রসিডিংস ইন ইনফরমেটিক্স (LIPIcs) এর ভলিউম 132, পৃষ্ঠা 33:1–33:14। Dagstuhl, জার্মানি (2019)। Schloss Dagstuhl–Leibniz-Zentrum fuer Informatik. url: https://doi.org/10.4230/LIPIcs.ICALP.2019.33।
https:///doi.org/10.4230/LIPIcs.ICALP.2019.33

[11] আন্দ্রেস গিলিয়েন, শ্রীনিবাসন অরুণাচলম এবং নাথান উইবে। "দ্রুত কোয়ান্টাম গ্রেডিয়েন্ট কম্পিউটেশনের মাধ্যমে কোয়ান্টাম অপ্টিমাইজেশান অ্যালগরিদম অপ্টিমাইজ করা"। 2019 সালের বার্ষিক ACM-সিয়াম সিম্পোজিয়াম অন ডিসক্রিট অ্যালগরিদম (SODA) এর কার্যক্রমে। পৃষ্ঠা 1425-1444। (2019)। url: https:///doi.org/10.1137/1.9781611975482.87।
https: / / doi.org/ 10.1137 / 1.9781611975482.87

[12] মার্কো সেরেজো, অ্যান্ড্রু আররাস্মিথ, রায়ান বাবুশ, সাইমন সি. বেঞ্জামিন, সুগুরু এন্ডো, কেইসুক ফুজি, জারড আর ম্যাকক্লিন, কোসুকে মিতারাই, জিয়াও ইউয়ান, লুকাজ সিনসিও এবং প্যাট্রিক জে. কোলস। "ভেরিয়েশনাল কোয়ান্টাম অ্যালগরিদম"। প্রকৃতি পর্যালোচনা পদার্থবিদ্যা 3, 625–644 (2021)। url: https:///doi.org/10.1038/s42254-021-00348-9।
https://doi.org/10.1038/s42254-021-00348-9

[13] Iordanis Kerenidis, অনুপম প্রকাশ, এবং Dániel Szilágyi। "পোর্টফোলিও অপ্টিমাইজেশানের জন্য কোয়ান্টাম অ্যালগরিদম"। ফাইন্যান্সিয়াল টেকনোলজিতে অগ্রগতির বিষয়ে 1ম ACM সম্মেলনের কার্যপ্রণালীতে। পৃষ্ঠা 147-155। জুরিখ সুইজারল্যান্ড (2019)। এসিএম url: https:///doi.org/10.1145/3318041.3355465।
https: / / doi.org/ 10.1145 / 3318041.3355465

[14] লুকাস লেক্লারক, লুইস অরটিজ-গুইটেরেজ, সেবাস্তিয়ান গ্রিজালভা, বরিস আলব্রেখ্ট, জুলিয়া আরকে ক্লাইন, ভিনসেন্ট এলফভিং, অ্যাড্রিয়েন সিগনোলস, লোইক হেনরিয়েট, জিয়ান্নি দেল বিম্বো, উসমান আইয়ুব শেখ, মৈত্রী শাহ, লুক আন্দ্রেয়া, ফয়সাল ইশতিয়াক, স্যামুনিয়েল, ডুগেল এবং ডুগেল। আইরিন ক্যাসেরেস, মিশেল কুরেক, রোমান ওরস, আচরাফ সেদ্দিক, ওমাইমা হাম্মামি, হ্যাসেন ইসেলনানে এবং দিদিয়ের মাতামন। "একটি নিরপেক্ষ অ্যাটম কোয়ান্টাম প্রসেসরে আর্থিক ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা" (2022)। url: https:///doi.org/10.48550/arXiv.2212.03223।
https://doi.org/10.48550/arXiv.2212.03223

[15] দিমিত্রিওস এমমানুলোপোলোস এবং সোফিজা দিমোস্কা। "কোয়ান্টাম মেশিন লার্নিং ইন ফাইন্যান্স: টাইম সিরিজ ফোরকাস্টিং" (2022)। url: https:///doi.org/10.48550/arXiv.2202.00599।
https://doi.org/10.48550/arXiv.2202.00599

[16] প্যাট্রিক রিবেনট্রোস্ট, ব্রজেশ গুপ্ত এবং টমাস আর ব্রমলি। "কোয়ান্টাম কম্পিউটেশনাল ফাইন্যান্স: আর্থিক ডেরিভেটিভের মন্টে কার্লো মূল্য"। শারীরিক পর্যালোচনা A 98, 022321 (2018)। url: https:///doi.org/10.1103/PhysRevA.98.022321।
https: / / doi.org/ 10.1103 / ফিজারিভা 98.022321

[17] João F. Doriguello, Alessandro Luongo, Jinge Bao, Patrick Rebentrost, এবং Miklos Santha. "অর্থায়নে অ্যাপ্লিকেশনগুলির সাথে স্টোকাস্টিক সর্বোত্তম স্টপিং সমস্যার জন্য কোয়ান্টাম অ্যালগরিদম"। ফ্রাঁসোয়া লে গ্যাল এবং টোমোয়ুকি মোরিমে, সম্পাদক, কোয়ান্টাম কম্পিউটেশন, কমিউনিকেশন অ্যান্ড ক্রিপ্টোগ্রাফি (টিকিউসি 17) তত্ত্বের 2022 তম সম্মেলন। লাইবনিজ ইন্টারন্যাশনাল প্রসিডিংস ইন ইনফরমেটিক্স (LIPIcs) এর ভলিউম 232, পৃষ্ঠা 2:1–2:24। Dagstuhl, জার্মানি (2022)। Schloss Dagstuhl – Leibniz-Zentrum für Informatik. url: https://doi.org/10.4230/LIPIcs.TQC.2022.2।
https:///doi.org/10.4230/LIPIcs.TQC.2022.2

[18] প্রদীপ নিরুলা, রুসলান শায়দুলিন, রোমিনা ইয়ালোভেটস্কি, পিয়েরে মিনসেন, ডিলান হারম্যান, শাওহান হু এবং মার্কো পিস্টোইয়া। "একটি আটকে পড়া-আয়ন কোয়ান্টাম কম্পিউটারে নিষ্কাশনের সংক্ষিপ্তসারের জন্য সীমাবদ্ধ কোয়ান্টাম অপ্টিমাইজেশান"। বৈজ্ঞানিক রিপোর্ট 12 (2022)। url: https:///doi.org/10.1038/s41598-022-20853-w।
https://doi.org/10.1038/s41598-022-20853-w

[19] আলেকজান্ডার মেনার্ড, ইভান অস্টোজিক, মার্ক প্যাটেল এবং ড্যানিয়েল ভলজ। "কোয়ান্টাম কম্পিউটিং এর জন্য একটি গেম প্ল্যান"। ম্যাককিনসে ত্রৈমাসিক (2020)। url: https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/a-game-plan-for-quantum-computing।
https:///www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/a-game-plan-for-quantum-computing

[20] ডিলান হারম্যান, কোডি গুগিন, জিয়াওয়ুয়ান লিউ, অ্যালেক্সি গালদা, ইলিয়া সাফ্রো, ইউ সান, মার্কো পিস্টোইয়া এবং ইউরি আলেক্সিভ। "ফাইনান্সের জন্য কোয়ান্টাম কম্পিউটিং এর একটি সমীক্ষা" (2022)। url: https://doi.org/10.48550/arXiv.2201.02773।
https://doi.org/10.48550/arXiv.2201.02773

[21] Jarrod R. McClean, Sergio Boixo, Vadim N. Smelyanskiy, Ryan Babbush, এবং Hartmut Neven. "কোয়ান্টাম নিউরাল নেটওয়ার্ক প্রশিক্ষণ ল্যান্ডস্কেপে অনুর্বর মালভূমি"। প্রকৃতি যোগাযোগ 9, 4812 (2018)। url: https://doi.org/10.1038/s41467-018-07090-4।
https://doi.org/10.1038/s41467-018-07090-4

[22] ইওর্ডানিস কেরেনিডিস, জোনাস ল্যান্ডম্যান এবং নাতানশ মাথুর। "অর্থোগোনাল নিউরাল নেটওয়ার্কের জন্য ক্লাসিক্যাল এবং কোয়ান্টাম অ্যালগরিদম" (2022)। url: https://doi.org/10.48550/arXiv.2106.07198।
https://doi.org/10.48550/arXiv.2106.07198

[23] জেবিন ইয়াং, আইজুন ঝাং এবং আগুস সুদজিয়ানতো। "আর্কিটেকচার সীমাবদ্ধতার মাধ্যমে নিউরাল নেটওয়ার্কের ব্যাখ্যাযোগ্যতা বৃদ্ধি করা"। নিউরাল নেটওয়ার্ক এবং লার্নিং সিস্টেমে IEEE লেনদেন 32, 2610–2621 (2021)। url: https://doi.org/10.1109/TNNLS.2020.3007259।
https:///doi.org/10.1109/TNNLS.2020.3007259

[24] শুয়াই লি, কুই জিয়া, ইউক্সিন ওয়েন, টংলিয়াং লিউ এবং দাচেং তাও। "অর্থোগোনাল ডিপ নিউরাল নেটওয়ার্ক"। প্যাটার্ন অ্যানালাইসিস এবং মেশিন ইন্টেলিজেন্সের উপর IEEE লেনদেন 43, 1352–1368 (2021)। url: https:///doi.org/10.1109/TPAMI.2019.2948352।
https:///doi.org/10.1109/TPAMI.2019.2948352

[25] আলহুসেন ফাওজি, মাতেজ বালোগ, আজা হুয়াং, থমাস হুবার্ট, বার্নার্ডিনো রোমেরা-পেরদেস, মোহাম্মদমিন বারেকাতেইন, আলেকজান্ডার নোভিকভ, ফ্রান্সিসকো জেআর রুইজ, জুলিয়ান স্ক্রিটউইজার, গ্রজেগর্জ সুইরসজ, ডেভিড সিলভার, ডেমিস হাসাবিস, এবং পুশমেট কো। "শক্তিবৃদ্ধি শেখার সাথে দ্রুত ম্যাট্রিক্স গুণন অ্যালগরিদম আবিষ্কার করা"। প্রকৃতি 610, 47-53 (2022)। url: https:///doi.org/10.1038/s41586-022-05172-4।
https://doi.org/10.1038/s41586-022-05172-4

[26] ক্লেয়ার লাইল, মার্ক জি বেলেমেয়ার এবং পাবলো স্যামুয়েল কাস্ত্রো। "প্রত্যাশিত এবং বিতরণমূলক শক্তিবৃদ্ধি শিক্ষার তুলনামূলক বিশ্লেষণ"। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা 33, 4504–4511 (2019) এর উপর AAAI সম্মেলনের কার্যক্রম। url: https:///doi.org/10.1609/aaai.v33i01.33014504।
https://doi.org/10.1609/aaai.v33i01.33014504

[27] "কোয়ান্টিনিয়াম H1-1, H1-2"। https:///www.quantinuum.com/ (2022)। অ্যাক্সেস করা হয়েছে: নভেম্বর 15-22, 2022; ডিসেম্বর 7-12, 2022।
https://www.quantinuum.com/

[28] ড্যানিয়েল জে ব্রড "সাধারণকৃত ইনপুট এবং পরিমাপ সহ ম্যাচগেট সার্কিটের দক্ষ শাস্ত্রীয় সিমুলেশন"। শারীরিক পর্যালোচনা A 93 (2016)। url: https:///doi.org/10.1103/physreva.93.062332।
https: / / doi.org/ 10.1103 / physreva.93.062332

[29] ম্যাথিউ এল গোহ, মার্টিন লারোকা, লুকাজ সিনসিও, এম সেরেজো এবং ফ্রেডেরিক সভেজ। "ভেরিয়েশনাল কোয়ান্টাম কম্পিউটিং এর জন্য মিথ্যা-বীজগণিত শাস্ত্রীয় সিমুলেশন" (2023)। url: https://doi.org/10.48550/arXiv.2308.01432।
https://doi.org/10.48550/arXiv.2308.01432

[30] Michał Oszmanec, Ninnat Dangniam, Mauro ES Morales, এবং Zoltán Zimboras. "ফার্মিয়ন স্যাম্পলিং: ফার্মিওনিক লিনিয়ার অপটিক্স এবং ম্যাজিক ইনপুট স্টেট ব্যবহার করে একটি শক্তিশালী কোয়ান্টাম কম্পিউটেশনাল সুবিধার স্কিম"। PRX কোয়ান্টাম 3 (2022)। url: https://doi.org/10.1103/PRXQuantum.3.020328।
https://doi.org/10.1103/PRXQuantum.3.020328

[31] মাইকেল এ. নিলসেন এবং আইজ্যাক এল চুয়াং। "কোয়ান্টাম কম্পিউটেশন এবং কোয়ান্টাম তথ্য: 10 তম বার্ষিকী সংস্করণ"। ক্যামব্রিজ ইউনিভার্সিটি প্রেস. (2012)। 1 সংস্করণ। url: https://doi.org/10.1017/CBO9780511976667।
https: / / doi.org/ 10.1017 / CBO9780511976667

[32] আরএস সাটন এবং এজি বার্তো। "শক্তিবৃদ্ধি শিক্ষা: একটি ভূমিকা"। নিউরাল নেটওয়ার্কে IEEE লেনদেন 9, 1054-1054 (1998)। url: https://doi.org/10.1109/TNN.1998.712192।
https:///doi.org/10.1109/TNN.1998.712192

[33] কাই আরুলকুমারন, মার্ক পিটার ডিজেনরথ, মাইলস ব্রুন্ডেজ এবং অনিল অ্যান্টনি ভরথ। "গভীর শক্তিবৃদ্ধি শিক্ষা: একটি সংক্ষিপ্ত সমীক্ষা"। IEEE সিগন্যাল প্রসেসিং ম্যাগাজিন 34, 26–38 (2017)। url: https:///doi.org/10.1109/MSP.2017.2743240।
https://doi.org/10.1109/MSP.2017.2743240

[34] ম্যাগনাস উইজ, লিয়ানজুন বাই, বেন উড এবং হ্যান্স বুয়েলার। "ডিপ হেজিং: ইক্যুইটি অপশন মার্কেটের অনুকরণ করা শেখা"। SSRN ইলেকট্রনিক জার্নাল (2019)। url: https://dx.doi.org/10.2139/ssrn.3470756।
https://doi.org/10.2139/ssrn.3470756

[35] হ্যান্স বুয়েলার, ফিলিপ মারে, মিকো এস পাকানেন এবং বেন উড। "ডিপ হেজিং: ন্যূনতম সমতুল্য নিয়ার-মার্টিঙ্গেল পরিমাপের সাথে ট্রেডিং ফ্রীকশনের অধীনে ড্রিফ্ট সরাতে শেখা" (2022)। url: https://doi.org/10.48550/arXiv.2111.07844।
https://doi.org/10.48550/arXiv.2111.07844

[36] ম্যাগনাস উইজ, বেন উড, আলেকজান্ডার পাচৌড, রাল্ফ কর্ন, হ্যান্স বুয়েলার, মারে ফিলিপ এবং লিয়ানজুন বাই। "মাল্টি-অ্যাসেট স্পট এবং অপশন মার্কেট সিমুলেশন"। SSRN ইলেক্ট্রনিক জার্নাল (2021)। url: https://dx.doi.org/10.2139/ssrn.3980817।
https://doi.org/10.2139/ssrn.3980817

[37] ফিলিপ মারে, বেন উড, হ্যান্স বুয়েলার, ম্যাগনাস উইজ এবং মিকো পাকানেন। "গভীর হেজিং: একাধিক ঝুঁকি এড়াতে সাধারণ পোর্টফোলিওগুলির হেজিংয়ের জন্য ক্রমাগত শক্তিবৃদ্ধি শিক্ষা"। ফিনান্সে এআই-এর উপর তৃতীয় ACM আন্তর্জাতিক সম্মেলনের কার্যপ্রণালীতে। পৃষ্ঠা 361-368। ICAIF '22New York, NY, USA (2022)। কম্পিউটিং মেশিনের পরিষদ. url: https:///doi.org/10.1145/3533271.3561731।
https: / / doi.org/ 10.1145 / 3533271.3561731

[38] কোসুকে মিতারাই, মাকোতো নেগোরো, মাসাহিরো কিতাগাওয়া এবং কেইসুকে ফুজি। "কোয়ান্টাম সার্কিট লার্নিং"। শারীরিক পর্যালোচনা A 98, 032309 (2018)। url: https:///doi.org/10.1103/PhysRevA.98.032309।
https: / / doi.org/ 10.1103 / ফিজারিভা 98.032309

[39] ডিলান হারম্যান, রুডি রেমন্ড, মুয়ুয়ান লি, নিকোলাস রোবেলস, আন্তোনিও মেজাকাপো এবং মার্কো পিস্টোইয়া। "বুলিয়ান কিউবে ভেরিয়েশনাল কোয়ান্টাম মেশিন লার্নিং এর এক্সপ্রেসিভিটি" (2022)। url: https:///doi.org/10.1109/TQE.2023.3255206।
https://doi.org/10.1109/TQE.2023.3255206

[40] এডওয়ার্ড ফারহি এবং হার্টমুট নেভেন। "নিয়ার টার্ম প্রসেসরে কোয়ান্টাম নিউরাল নেটওয়ার্কের সাথে শ্রেণীবিন্যাস"। প্রযুক্তিগত প্রতিবেদন. ওয়েব অফ ওপেন সায়েন্স (2020)। url: https://doi.org/10.48550/arXiv.1802.06002।
https://doi.org/10.48550/arXiv.1802.06002

[41] আদ্রিয়ান পেরেজ-সালিনাস, আলবা সার্ভেরা-লিয়ের্তা, এলিস গিল-ফুস্টার এবং জোসে আই. ল্যাটোরে। "একটি সর্বজনীন কোয়ান্টাম ক্লাসিফায়ারের জন্য ডেটা পুনরায় আপলোড করা"। কোয়ান্টাম 4, 226 (2020)। url: https:///doi.org/10.22331/q-2020-02-06-226।
https://doi.org/10.22331/q-2020-02-06-226

[42] জোনাস ল্যান্ডম্যান, নাতানশ মাথুর, ইউন ইভোনা লি, মার্টিন স্ট্রাহম, স্কন্দার কাজদাঘলি, অনুপম প্রকাশ, এবং ইওর্দানিস কেরেনিডিস। "নিউরাল নেটওয়ার্কের জন্য কোয়ান্টাম পদ্ধতি এবং মেডিকেল ইমেজ শ্রেণীবিভাগের জন্য আবেদন"। কোয়ান্টাম 6, 881 (2022)। url: https://doi.org/10.22331/q-2022-12-22-881।
https://doi.org/10.22331/q-2022-12-22-881

[43] মার্সেলো বেনেদেত্তি, ডেলফিনা গার্সিয়া-পিন্টোস, অস্কার পেরডোমো, ভিসেন্তে লেটন-ওর্তেগা, ইউনসেং ন্যাম এবং আলেজান্দ্রো পারডোমো-অরটিজ। "বেঞ্চমার্কিং এবং অগভীর কোয়ান্টাম সার্কিট প্রশিক্ষণের জন্য একটি জেনারেটিভ মডেলিং পদ্ধতি"। npj কোয়ান্টাম তথ্য 5, 45 (2019)। url: https:///doi.org/10.1038/s41534-019-0157-8।
https://doi.org/10.1038/s41534-019-0157-8

[44] মার্সেলো বেনেদেত্তি, ব্রায়ান কোয়েল, মাত্তিয়া ফিওরেন্টিনি, মাইকেল লুবাশ এবং ম্যাথিয়াস রোজেনক্রানজ। "একটি কোয়ান্টাম কম্পিউটারের সাথে বৈচিত্রপূর্ণ অনুমান"। শারীরিক পর্যালোচনা প্রয়োগ করা হয়েছে 16, 044057 (2021)। url: https:///doi.org/10.1103/PhysRevApplied.16.044057।
https: / / doi.org/ 10.1103 / ফিজিরাভা অ্যাপ্লায়ার্ড.16.044057

[45] নিকো মেয়ার, ক্রিশ্চিয়ান উফ্রেচ্ট, মনিরামন পেরিয়াসামি, ড্যানিয়েল ডি. শেরার, অ্যাক্সেল প্লিঞ্জ এবং ক্রিস্টোফার মুচলার। "কোয়ান্টাম রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং এর উপর একটি সমীক্ষা" (2022)। url: https://doi.org/10.48550/arXiv.2211.03464।
https://doi.org/10.48550/arXiv.2211.03464

[46] Vojtěch Havlíček, Antonio D. Corcoles, Kristan Temme, Aram W. Harrow, অভিনব কান্দালা, Jerry M. Chow, এবং Jay M. Gambetta। "কোয়ান্টাম-বর্ধিত বৈশিষ্ট্য স্পেস সহ তত্ত্বাবধান করা শিক্ষা"। প্রকৃতি 567, 209–212 (2019)। url: https:///doi.org/10.1038/s41586-019-0980-2।
https://doi.org/10.1038/s41586-019-0980-2

[47] মারিয়া শুল্ড, রায়ান সুইক এবং জোহানেস জ্যাকব মেয়ার। "ভেরিয়েশনাল কোয়ান্টাম-মেশিন-লার্নিং মডেলের অভিব্যক্তিমূলক শক্তিতে ডেটা এনকোডিংয়ের প্রভাব"। শারীরিক পর্যালোচনা A 103, 032430 (2021)। url: https:///doi.org/10.1103/PhysRevA.103.032430।
https: / / doi.org/ 10.1103 / ফিজারিভা 103.032430

[48] ফ্রান্সিসকো জাভিয়ের গিল ভিদাল এবং ডার্ক অলিভার থিস। "প্যারামিটারাইজড কোয়ান্টাম সার্কিটের জন্য ইনপুট রিডানডেন্সি"। Frontiers in Physics 8, 297 (2020)। url: https:///doi.org/10.3389/fphy.2020.00297।
https://doi.org/10.3389/fphy.2020.00297

[49] এল আমিন চেরাট, ইওর্দানিস কেরেনিডিস, নাতানশ মাথুর, জোনাস ল্যান্ডম্যান, মার্টিন স্ট্রাহম এবং ইউন ইভোনা লি। "কোয়ান্টাম ভিশন ট্রান্সফরমার" (2022)। url: https:///doi.org/10.48550/arXiv.2209.08167।
https://doi.org/10.48550/arXiv.2209.08167

[50] মারিয়া শুল্ড, ভিলে বার্গহোম, ক্রিশ্চিয়ান গোগোলিন, জোশ আইজাক এবং নাথান কিলোরান। "কোয়ান্টাম হার্ডওয়্যারে বিশ্লেষণাত্মক গ্রেডিয়েন্টের মূল্যায়ন"। শারীরিক পর্যালোচনা A 99, 032331 (2019)। url: https:///doi.org/10.1103/PhysRevA.99.032331।
https: / / doi.org/ 10.1103 / ফিজারিভা 99.032331

[51] Iordanis Kerenidis. "মেশিন লার্নিং এবং অপ্টিমাইজেশানে অ্যাপ্লিকেশনের জন্য কোয়ান্টাম স্টেটে ক্লাসিক্যাল ডেটা লোড করার একটি পদ্ধতি"। মার্কিন পেটেন্ট আবেদন (2020)। url: https:///patents.google.com/patent/US20210319350A1।
https:///patents.google.com/patent/US20210319350A1

[52] সোনিকা জোহরি, শান্তনু দেবনাথ, অবিনাশ মোচেরলা, আলেকজান্দ্রোস সিংক, অনুপম প্রকাশ, জংসাং কিম, এবং ইওর্দানিস কেরেনিদিস। "একটি আটকে পড়া আয়ন কোয়ান্টাম কম্পিউটারে নিকটতম সেন্ট্রয়েড শ্রেণিবিন্যাস"। npj কোয়ান্টাম তথ্য 7, 122 (2021)। url: https://doi.org/10.1038/s41534-021-00456-5।
https://doi.org/10.1038/s41534-021-00456-5

[53] Iordanis Kerenidis এবং অনুপম প্রকাশ। "সাবস্পেস স্টেটের সাথে কোয়ান্টাম মেশিন লার্নিং" (2022)। url: https://doi.org/10.48550/arXiv.2202.00054।
https://doi.org/10.48550/arXiv.2202.00054

[54] আশিস ভাসওয়ানি, নোম শাজির, নিকি পারমার, জ্যাকব উসকোরিট, লিয়ন জোন্স, আইদান এন গোমেজ, লুকাজ কায়সার এবং ইলিয়া পোলোসুখিন। "মনোযোগ আপনার প্রয়োজন"। I. Guyon, U. Von Luxburg, S. Bengio, H. Wallach, R. Fergus, S. Vishwanathan, এবং R. Garnett, সম্পাদক, অ্যাডভান্সেস ইন নিউরাল ইনফরমেশন প্রসেসিং সিস্টেমে। ভলিউম 30। Curran Associates, Inc. (2017)। url: https:///doi.org/10.48550/arXiv.1706.03762।
https://doi.org/10.48550/arXiv.1706.03762

[55] মার্টিন লারোকা, ফ্রেডেরিক সভেজ, ফারিস এম সাবাহি, গুইলাম ভারডন, প্যাট্রিক জে. কোলস, এবং এম. সেরেজো। "গ্রুপ-ইনভেরিয়েন্ট কোয়ান্টাম মেশিন লার্নিং"। PRX কোয়ান্টাম 3, 030341 (2022)। url: https://doi.org/10.1103/PRXQuantum.3.030341।
https://doi.org/10.1103/PRXQuantum.3.030341

[56] জিয়াও ঝাং, গুয়াংজু ঝু, রবার্ট ডব্লিউ হিথ জুনিয়র, এবং কাইবিন হুয়াং। "গ্রাসম্যানিয়ান লার্নিং: অগভীর এবং গভীর শিক্ষায় জ্যামিতি সচেতনতা এমবেডিং" (2018)। url: https:///doi.org/10.48550/arXiv.1808.02229।
https://doi.org/10.48550/arXiv.1808.02229

[57] জুচেন ইউ, শৌভানিক চক্রবর্তী এবং জিয়াওদি উ। "ওভার-প্যারামিটারাইজড ভেরিয়েশনাল কোয়ান্টাম আইজেনসোলভারের জন্য একটি কনভারজেন্স থিওরি" (2022)। url: https:///doi.org/10.48550/arXiv.2205.12481।
https://doi.org/10.48550/arXiv.2205.12481

[58] মার্টিন লারোকা, নাথান জু, দিয়েগো গার্সিয়া-মার্টিন, প্যাট্রিক জে. কোলস, এবং এম. সেরেজো। "কোয়ান্টাম নিউরাল নেটওয়ার্কে ওভারপ্যারামেট্রিজেশনের তত্ত্ব" (2021)। url: https:///doi.org/10.1038/s43588-023-00467-6।
https://doi.org/10.1038/s43588-023-00467-6

[59] মার্টিন লারোকা, পিওটার জার্নিক, কুনাল শর্মা, গোপিকৃষ্ণান মুরালিধরন, প্যাট্রিক জে. কোলস এবং মার্কো সেরেজো। "কোয়ান্টাম অপ্টিমাল কন্ট্রোল থেকে সরঞ্জাম দিয়ে অনুর্বর মালভূমি নির্ণয়"। কোয়ান্টাম 6, 824 (2022)। url: https:///doi.org/10.22331/q-2022-09-29-824।
https://doi.org/10.22331/q-2022-09-29-824

[60] বেনোইট কলিন্স এবং পিওটর সনিয়াদি। "ইউনিটারী, অর্থোগোনাল এবং সিমপ্লেক্টিক গ্রুপে হার পরিমাপের সাথে একীকরণ"। গাণিতিক পদার্থবিদ্যায় যোগাযোগ 264, 773–795 (2006)। url: https:///doi.org/10.1007/s00220-006-1554-3।
https://doi.org/10.1007/s00220-006-1554-3

[61] এনরিকো ফন্টানা, ডিলান হারম্যান, শৌভানিক চক্রবর্তী, নীরজ কুমার, রোমিনা ইয়ালোভেটস্কি, জেমি হেরেজ, শ্রী হরি সুরেশবাবু এবং মার্কো পিস্টোইয়া। "অ্যাডজয়েন্ট ইজ অল ইউ নিড: কোয়ান্টাম অ্যানসেজে অনুর্বর মালভূমির বৈশিষ্ট্য" (2023)। url: https://doi.org/10.48550/arXiv.2309.07902।
https://doi.org/10.48550/arXiv.2309.07902

[62] মাইকেল রাগোন, বোজকো এন. বাকালভ, ফ্রেডেরিক সভেজ, আলেকজান্ডার এফ. কেম্পার, কার্লোস অরটিজ মারেরো, মার্টিন লারোকা এবং এম. সেরেজো। "গভীর প্যারামেট্রাইজড কোয়ান্টাম সার্কিটের জন্য অনুর্বর মালভূমির একীভূত তত্ত্ব" (2023)। url: https:///doi.org/10.48550/arXiv.2309.09342।
https://doi.org/10.48550/arXiv.2309.09342

[63] Leo Monbroussou, Jonas Landman, Alex B. Grilo, Romain Kukla, and Elham Kashefi. "মেশিন লার্নিংয়ের জন্য হ্যামিং-ওয়েট সংরক্ষণকারী কোয়ান্টাম সার্কিটগুলির প্রশিক্ষণযোগ্যতা এবং অভিব্যক্তি" (2023)। url: https://doi.org/10.48550/arXiv.2309.15547।
https://doi.org/10.48550/arXiv.2309.15547

[64] কাইনিং ঝাং, লিউ লিউ, মিন-সিউ হিসিয়েহ এবং দাচেং তাও। "ডিপ ভ্যারিয়েশনাল কোয়ান্টাম সার্কিটগুলিতে গাউসিয়ান ইনিশিয়ালাইজেশনের মাধ্যমে অনুর্বর মালভূমি থেকে পালানো" (2022)। url: https://doi.org/10.48550/arXiv.2203.09376।
https://doi.org/10.48550/arXiv.2203.09376

[65] ওয়েন লকউড এবং মেই সি. "হাইব্রিড কোয়ান্টাম-ক্লাসিক্যাল রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং এর সাথে আটারি খেলা" (2021)। url: https://doi.org/10.48550/arXiv.2107.04114।
https://doi.org/10.48550/arXiv.2107.04114

[66] স্যামুয়েল ইয়েন-চি চেন, চাও-হান হাক ইয়াং, জুন কুই, পিন-ইউ চেন, জিয়াওলি মা এবং সি-শেং গোয়ান। "গভীর শক্তিবৃদ্ধি শেখার জন্য বৈচিত্রপূর্ণ কোয়ান্টাম সার্কিট"। IEEE অ্যাক্সেস 8, 141007–141024 (2020)। url: https:///doi.org/10.1109/ACCESS.2020.3010470।
https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.3010470

[67] ওয়েন লকউড এবং মেই সি. "কোয়ান্টাম ভেরিয়েশনাল সার্কিটের সাথে শক্তিবৃদ্ধি শিক্ষা"। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং ইন্টারেক্টিভ ডিজিটাল এন্টারটেইনমেন্ট 16, 245–251 (2020) এর উপর AAAI সম্মেলনের কার্যক্রম। url: https:///doi.org/10.1609/aiide.v16i1.7437।
https://doi.org/10.1609/aiide.v16i1.7437

[68] ইউনসেওক কোয়াক, ওয়ান জুন ইউন, সোয়ি জং, জং-কুক কিম এবং জুংহিওন কিম। "কোয়ান্টাম রিইনফোর্সমেন্ট শেখার ভূমিকা: তত্ত্ব এবং পেনিলেন-ভিত্তিক বাস্তবায়ন"। ইনফরমেশন অ্যান্ড কমিউনিকেশন টেকনোলজি কনভারজেন্স (আইসিটিসি) 2021 সালে আন্তর্জাতিক সম্মেলন। পৃষ্ঠা 416-420। জেজু দ্বীপ, কোরিয়া, প্রজাতন্ত্র (2021)। আইইইই। url: https://doi.org/10.1109/ICTC52510.2021.9620885।
https://doi.org/10.1109/ICTC52510.2021.9620885

[69] Sofiene Jerbi, Casper Gyurik, Simon Marshall, Hans Briegel, and Vedran Dunjko. "শক্তিবৃদ্ধি শেখার জন্য প্যারামেট্রাইজড কোয়ান্টাম নীতি"। M. Ranzato, A. Beygelzimer, Y. Dauphin, PS Liang, এবং J. Wortman Vaughan, সম্পাদক, নিউরাল ইনফরমেশন প্রসেসিং সিস্টেমে অগ্রগতি। ভলিউম 34, পৃষ্ঠা 28362–28375। Curran Associates, Inc. (2021)। url: https://doi.org/10.48550/arXiv.2103.05577।
https://doi.org/10.48550/arXiv.2103.05577

[70] জেন-ইউয়েহ সিয়াও, ইউক্সুয়ান ডু, ওয়েই-ইন চিয়াং, মিন-সিউ হিসিয়েহ এবং সি-শেং গোয়ান। "ওপেনএআই জিমে নিরবিচ্ছিন্ন কোয়ান্টাম রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং এজেন্ট" (2022)। url: https://doi.org/10.48550/arXiv.2203.14348।
https://doi.org/10.48550/arXiv.2203.14348

[71] এল আমিন চেরাট, ইওর্ডানিস কেরেনিডিস এবং অনুপম প্রকাশ। "পলিসি পুনরাবৃত্তির মাধ্যমে কোয়ান্টাম শক্তিবৃদ্ধি শিক্ষা"। কোয়ান্টাম মেশিন ইন্টেলিজেন্স 5, 30 (2023)। url: https:///doi.org/10.1007/s42484-023-00116-1।
https://doi.org/10.1007/s42484-023-00116-1

[72] ডাওচেন ওয়াং, আরতি সুন্দরম, রবিন কোঠারি, আশিস কাপুর এবং মার্টিন রোটেলার। "একটি জেনারেটিভ মডেলের সাথে শক্তিবৃদ্ধি শেখার জন্য কোয়ান্টাম অ্যালগরিদম"। মেশিন লার্নিং এর আন্তর্জাতিক সম্মেলনে। পৃষ্ঠা 10916-10926। PMLR (2021)। url: https:///doi.org/10.48550/arXiv.2112.08451।
https://doi.org/10.48550/arXiv.2112.08451

[73] সোফিয়েন জারবি, আরজান কর্নেলিসেন, মারিস ওজোলস এবং ভেড্রান দুঞ্জকো। "কোয়ান্টাম পলিসি গ্রেডিয়েন্ট অ্যালগরিদম" (2022)। url: https://doi.org/10.48550/arXiv.2212.09328।
https://doi.org/10.48550/arXiv.2212.09328

[74] আরজান কর্নেলিসেন। "কোয়ান্টাম গ্রেডিয়েন্ট অনুমান এবং কোয়ান্টাম শক্তিবৃদ্ধি শেখার জন্য এর প্রয়োগ"। মাস্টার থিসিস (2018)। url: http:///resolver.tudelft.nl/uuid:26fe945f-f02e-4ef7-bdcb-0a2369eb867e।
http://resolver.tudelft.nl/uuid:26fe945f-f02e-4ef7-bdcb-0a2369eb867e

[75] হ্যানশেং জিয়াং, জুও-জুন ম্যাক্স শেন এবং জুনু লিউ। "সাপ্লাই চেইন ম্যানেজমেন্টের জন্য কোয়ান্টাম কম্পিউটিং পদ্ধতি"। 2022 এ IEEE/ACM 7ম সিম্পোজিয়াম অন এজ কম্পিউটিং (SEC)। পৃষ্ঠা 400-405। সিয়াটল, WA, USA (2022)। আইইইই। url: https:///doi.org/10.1109/SEC54971.2022.00059।
https://doi.org/10.1109/SEC54971.2022.00059

[76] মার্ক জি বেলেমেয়ার, উইল ড্যাবনি এবং রেমি মুনোস। "শক্তিবৃদ্ধি শেখার উপর একটি বিতরণী দৃষ্টিকোণ"। মেশিন লার্নিং-এর 34তম আন্তর্জাতিক সম্মেলনের কার্যপ্রণালীতে - ভলিউম 70। পৃষ্ঠা 449-458। ICML'17Sydney, NSW, Australia (2017)। JMLR.org. url: https://doi.org/10.48550/arXiv.1707.06887।
https://doi.org/10.48550/arXiv.1707.06887

[77] উইল ড্যাবনি, মার্ক রোল্যান্ড, মার্ক বেলেমেয়ার এবং রেমি মুনোস। "কোয়ান্টাইল রিগ্রেশন সহ ডিস্ট্রিবিউশনাল রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং"। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা 32 (2018) এর উপর AAAI সম্মেলনের কার্যক্রম। url: https://doi.org/10.1609/aaai.v32i1.11791।
https://doi.org/10.1609/aaai.v32i1.11791

[78] ম্যাথিয়াস সি. ক্যারো এবং ইশান দত্ত। "কোয়ান্টাম সার্কিটের ছদ্ম-মাত্রা"। কোয়ান্টাম মেশিন ইন্টেলিজেন্স 2 (2020)। url: https:///doi.org/10.1007/s42484-020-00027-5।
https://doi.org/10.1007/s42484-020-00027-5

[79] হ্যান্স বুয়েলার, মারে ফিলিপ এবং বেন উড। "ডিপ বেলম্যান হেজিং"। SSRN ইলেকট্রনিক জার্নাল (2022)। url: https://dx.doi.org/10.2139/ssrn.4151026।
https://doi.org/10.2139/ssrn.4151026

[80] থান নগুয়েন-টাং, সুনীল গুপ্ত এবং স্বেথা ভেঙ্কটেশ। "মোমেন্ট ম্যাচিং এর মাধ্যমে ডিস্ট্রিবিউশনাল রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং"। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা 35, 9144–9152 (2021) এর উপর AAAI সম্মেলনের কার্যক্রম। url: https:///doi.org/10.1609/aaai.v35i10.17104।
https://doi.org/10.1609/aaai.v35i10.17104

দ্বারা উদ্ধৃত

[১] এনরিকো ফন্টানা, ডিলান হারম্যান, শৌভানিক চক্রবর্তী, নীরজ কুমার, রোমিনা ইয়ালোভেটস্কি, জেমি হেরেজ, শ্রী হরি সুরেশবাবু, এবং মার্কো পিস্তোইয়া, "অ্যাডজয়েন্ট ইজ অল ইউ নিড: ক্যারেক্টারাইজিং ব্যারেন প্ল্যাটেউস ইন কোয়ান্টাম অ্যানসেটজ", arXiv: 2309.07902, (2023).

[১] ডিলান হারম্যান, কোডি গুগিন, জিয়াওয়ুয়ান লিউ, ইউ সান, অ্যালেক্সি গালদা, ইলিয়া সাফ্রো, মার্কো পিস্টোইয়া, এবং ইউরি আলেক্সিভ, "অর্থের জন্য কোয়ান্টাম কম্পিউটিং", প্রকৃতি পর্যালোচনা পদার্থবিদ্যা 5 8, 450 (2023).

[৩] আলেকজান্ডার সেডিখ, মনিনাধ পোদাপাকা, আসেল সাগিগালিভা, করণ পিন্টো, মার্কাস ফ্লিটস, এবং অ্যালেক্সি মেলনিকভ, "জটিল আকারে কম্পিউটেশনাল ফ্লুইড ডাইনামিকস অনুকরণের জন্য হাইব্রিড কোয়ান্টাম ফিজিক্স-ইনফর্মড নিউরাল নেটওয়ার্ক", arXiv: 2304.11247, (2023).

উপরের উদ্ধৃতিগুলি থেকে প্রাপ্ত এসএও / নাসার এডিএস (সর্বশেষে সফলভাবে 2023-11-29 13:34:05 আপডেট হয়েছে)। সমস্ত প্রকাশক উপযুক্ত এবং সম্পূর্ণ উদ্ধৃতি ডেটা সরবরাহ না করায় তালিকাটি অসম্পূর্ণ হতে পারে।

আনতে পারেনি ক্রসরেফ দ্বারা উদ্ধৃত ডেটা শেষ প্রয়াসের সময় 2023-11-29 13:34:04: ক্রসরেফ থেকে 10.22331 / q-2023-11-29-1191 এর জন্য উদ্ধৃত ডেটা আনা যায়নি। ডিওআই যদি সম্প্রতি নিবন্ধিত হয় তবে এটি স্বাভাবিক।

এই কাগজটি কোয়ান্টামের অধীনে প্রকাশিত হয়েছে ক্রিয়েটিভ কমন্স অ্যাট্রিবিউশন 4.0 আন্তর্জাতিক (সিসি বাই 4.0) লাইসেন্স. কপিরাইট মূল কপিরাইট ধারক যেমন লেখক বা তাদের প্রতিষ্ঠানের সাথে রয়ে গেছে।

এসইও চালিত বিষয়বস্তু এবং পিআর বিতরণ। আজই পরিবর্ধিত পান।
PlatoData.Network উল্লম্ব জেনারেটিভ Ai. নিজেকে ক্ষমতায়িত করুন। এখানে প্রবেশ করুন.
প্লেটোএআইস্ট্রিম। Web3 ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. এখানে প্রবেশ করুন.
প্লেটোইএসজি। কার্বন, ক্লিনটেক, শক্তি, পরিবেশ সৌর, বর্জ্য ব্যবস্থাপনা. এখানে প্রবেশ করুন.
প্লেটো হেলথ। বায়োটেক এবং ক্লিনিক্যাল ট্রায়াল ইন্টেলিজেন্স। এখানে প্রবেশ করুন.
উত্স: https://quantum-journal.org/papers/q-2023-11-29-1191/

সময় স্ট্যাম্প: নভেম্বর 29, 2023

সময় স্ট্যাম্প: সেপ্টেম্বর 25, 2023

কোয়ান্টাম ডিপ হেজিং

প্লেটো দ্বারা প্রকাশিত

বিমূর্ত

► বিবিটেক্স ডেটা

। তথ্যসূত্র

দ্বারা উদ্ধৃত

থেকে আরো কোয়ান্টাম জার্নাল

কোয়ান্টাম কার্নেল পদ্ধতির মাধ্যমে কোয়ান্টাম ফেজ স্বীকৃতি

ঋতু জমা তন্দ্রা

3+1 QED-এর একটি আপেক্ষিক বিযুক্ত স্পেসটাইম ফর্মুলেশন

Adiabatic স্পাইরলিং এর মাধ্যমে হাইজেনবার্গ মডেলে রাষ্ট্রীয় প্রস্তুতি

মাধ্যাকর্ষণ কারণে আটকানো বস্তুর সমন্বয় ভূমিকা

শক্তিশালী ক্ষয়ের উপস্থিতিতে 2D কোয়াসিপার্টিকেল কনডেনসেট গঠনের গড় ক্ষেত্র অধ্যয়ন

স্থান এবং সময় কোয়ান্টাম চ্যানেলের সার্কিট

কোয়ান্টাম প্রাসঙ্গিক রিডানডেন্সির মাধ্যমে র্যান্ডম অ্যাক্সেস কোড

ম্যাগনেটিক-সাবলেভেল জনসংখ্যা থেকে কোয়ান্টাম এনট্যাঙ্গলমেন্ট অনুসন্ধান করা: স্পিন স্কুইজিং অসমতার বাইরে

কোয়ান্টাম কম্পিউটারে প্রতিসাম্য পরীক্ষা করা হচ্ছে

আমাদের সম্পর্কে

উল্লম্ব অনুসন্ধান এবং আই

প্ল্যাটফর্ম

যোগাযোগ রেখো

হিসাব