Ansatz variationnel hamiltonien sans plateaux stériles

Ansatz variationnel hamiltonien sans plateaux stériles

Horodatage: 1 février 2024 5:13
Nœud source: 3092075

Parc Chae-Yeun et Nathan Killoran

Xanadu, Toronto, ON, M5G 2C8, Canada

Vous trouvez cet article intéressant ou souhaitez en discuter? Scite ou laisse un commentaire sur SciRate.

Abstract

Les algorithmes quantiques variationnels, qui combinent des circuits quantiques paramétrés (PQC) hautement expressifs et des techniques d'optimisation dans l'apprentissage automatique, sont l'une des applications les plus prometteuses d'un ordinateur quantique à court terme. Malgré leur énorme potentiel, l’utilité des algorithmes quantiques variationnels au-delà de plusieurs dizaines de qubits est encore remise en question. L’un des problèmes centraux est la capacité de formation des PQC. Le paysage de la fonction de coût d’un PQC initialisé de manière aléatoire est souvent trop plat, nécessitant une quantité exponentielle de ressources quantiques pour trouver une solution. Ce problème, baptisé $textit{barren plateaux}$, a récemment retenu beaucoup d'attention, mais aucune solution générale n'est toujours disponible. Dans cet article, nous résolvons ce problème pour l’ansatz variationnel hamiltonien (HVA), qui est largement étudié pour résoudre les problèmes quantiques à N corps. Après avoir montré qu'un circuit décrit par un opérateur d'évolution temporelle généré par un hamiltonien local n'a pas de gradients exponentiellement petits, nous dérivons des conditions paramétriques pour lesquelles la HVA est bien approchée par un tel opérateur. Sur la base de ce résultat, nous proposons un schéma d'initialisation pour les algorithmes quantiques variationnels et un ansatz à paramètres contraints et exempt de plateaux stériles.

Résumé populaire

Les algorithmes quantiques variationnels (VQA) résolvent un problème cible en optimisant les paramètres d'un circuit quantique. Bien que les VQA soient l’une des applications les plus prometteuses d’un ordinateur quantique à court terme, leur utilité pratique est souvent remise en question. L’un des problèmes centraux est que les circuits quantiques avec des paramètres aléatoires ont souvent des gradients exponentiels faibles, limitant la possibilité d’entraînement des circuits. Ce problème, appelé plateaux stériles, a récemment suscité beaucoup d'intérêt, mais aucune solution générale n'est encore disponible. Ce travail propose une solution au problème des plateaux stériles pour l'ansatz variationnel hamiltonien, un type d'ansatz de circuit quantique largement étudié pour résoudre des problèmes quantiques à N corps.

► Données BibTeX

► Références

Frank Arute, Kunal Arya, Ryan Babbush, Dave Bacon, Joseph C Bardin, Rami Barends, Rupak Biswas, Sergio Boixo, Fernando GSL Brandao, David A Buell, et al. "La suprématie quantique à l'aide d'un processeur supraconducteur programmable". Nature 574, 505–510 (2019).
https:/​/​doi.org/​10.1038/​s41586-019-1666-5

Han-Sen Zhong, Hui Wang, Yu-Hao Deng, Ming-Cheng Chen, Li-Chao Peng, Yi-Han Luo, Jian Qin, Dian Wu, Xing Ding, Yi Hu, et al. "Avantage de calcul quantique utilisant des photons". Sciences 370, 1460-1463 (2020).
https: / / doi.org/ 10.1126 / science.abe8770

Lars S Madsen, Fabian Laudenbach, Mohsen Falamarzi Askarani, Fabien Rortais, Trevor Vincent, Jacob FF Bulmer, Filippo M Miatto, Leonhard Neuhaus, Lukas G Helt, Matthew J Collins et al. "Avantage informatique quantique avec un processeur photonique programmable". Nature 606, 75-81 (2022).
https: / / doi.org/ 10.1038 / s41586-022-04725-x

John Preskill. "L'informatique quantique à l'ère NISQ et au-delà". Quantique 2, 79 (2018).
https:/​/​doi.org/​10.22331/​q-2018-08-06-79

Edward Farhi, Jeffrey Goldstone et Sam Gutmann. "Un algorithme d'optimisation approchée quantique" (2014). arXiv:1411.4028.
arXiv: 1411.4028

Alberto Peruzzo, Jarrod McClean, Peter Shadbolt, Man-Hong Yung, Xiao-Qi Zhou, Peter J Love, Alán Aspuru-Guzik et Jeremy L O'Brien. "Un solveur de valeurs propres variationnelles sur un processeur quantique photonique". Nat. Comm. 5, 1–7 (2014).
https: / / doi.org/ 10.1038 / ncomms5213

Dave Wecker, Matthew B Hastings et Matthias Troyer. « Progrès vers des algorithmes variationnels quantiques pratiques ». Phys. Rév.A 92, 042303 (2015).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.92.042303

Abhinav Kandala, Antonio Mezzacapo, Kristan Temme, Maika Takita, Markus Brink, Jerry M Chow et Jay M Gambetta. "Solveur propre quantique variationnel à efficacité matérielle pour les petites molécules et les aimants quantiques". Nature 549, 242–246 (2017).
https: / / doi.org/ 10.1038 / nature23879

Stuart Hadfield, Zhihui Wang, Bryan O'Gorman, Eleanor G Rieffel, Davide Venturelli et Rupak Biswas. "De l'algorithme d'optimisation approchée quantique à un opérateur alternatif quantique ansatz". Algorithmes 12, 34 (2019).
https: / / doi.org/ 10.3390 / a12020034

Maria Schuld, Ilya Sinayskiy et Francesco Petruccione. "Une introduction à l'apprentissage automatique quantique". Physique contemporaine 56, 172-185 (2015).
https: / / doi.org/ 10.1080 / 00107514.2014.964942

Jacob Biamonte, Peter Wittek, Nicola Pancotti, Patrick Rebentrost, Nathan Wiebe et Seth Lloyd. "Apprentissage automatique quantique". Nature 549, 195-202 (2017).
https: / / doi.org/ 10.1038 / nature23474

Maria Schuld et Nathan Killoran. "Apprentissage automatique quantique dans les espaces de Hilbert". Phys. Le révérend Lett. 122, 040504 (2019).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.122.040504

Yunchao Liu, Srinivasan Arunachalam et Kristan Temme. « Une accélération quantique rigoureuse et robuste dans l’apprentissage automatique supervisé ». Nat. Phys. 17, 1013-1017 (2021).
https: / / doi.org/ 10.1038 / s41567-021-01287-z

Marco Cerezo, Andrew Arrasmith, Ryan Babbush, Simon C Benjamin, Suguru Endo, Keisuke Fujii, Jarrod R McClean, Kosuke Mitarai, Xiao Yuan, Lukasz Cincio et al. "Algorithmes quantiques variationnels". Nat. Révérend Phys. 3, 625-644 (2021).
https:/​/​doi.org/​10.1038/​s42254-021-00348-9

Jarrod R McClean, Sergio Boixo, Vadim N Smelyanskiy, Ryan Babbush et Hartmut Neven. «Plateaux arides dans les paysages de formation de réseaux neuronaux quantiques». Nat. Comm. 9, 1–6 (2018).
https:/​/​doi.org/​10.1038/​s41467-018-07090-4

Marco Cerezo, Akira Sone, Tyler Volkoff, Lukasz Cincio et Patrick J Coles. «Plateaux stériles dépendant de la fonction de coût dans les circuits quantiques paramétrés peu profonds». Nat. Comm. 12, 1-12 (2021).
https: / / doi.org/ 10.1038 / s41467-021-21728-w

Zoë Holmes, Kunal Sharma, Marco Cerezo et Patrick J Coles. "Connecter l'expressibilité de l'ansatz aux magnitudes de gradient et aux plateaux stériles". PRX Quantique 3, 010313 (2022).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PRXQuantum.3.010313

Sepp Hochreiter et Jürgen Schmidhuber. « Mémoire à long terme ». Calcul neuronal 9, 1735-1780 (1997).
https: / / doi.org/ 10.1162 / neco.1997.9.8.1735

Xavier Glorot, Antoine Bordes et Yoshua Bengio. «Réseaux de neurones redresseurs clairsemés et profonds». Dans Actes de la quatorzième conférence internationale sur l'intelligence artificielle et les statistiques. Pages 315 à 323. Actes de l'atelier et de la conférence JMLR (2011). URL : https:/​/​proceedings.mlr.press/​v15/​glorot11a.html.
https://​/​proceedings.mlr.press/​v15/​glorot11a.html

Xavier Glorot et Yoshua Bengio. "Comprendre la difficulté de former des réseaux de neurones à rétroaction profonde". Dans Actes de la treizième conférence internationale sur l'intelligence artificielle et les statistiques. Pages 249 à 256. Actes de l'atelier et de la conférence JMLR (2010). URL : https:/​/​proceedings.mlr.press/​v9/​glorot10a.html.
https://​/​proceedings.mlr.press/​v9/​glorot10a.html

Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren et Jian Sun. « Plonger en profondeur dans les redresseurs : surpasser les performances au niveau humain sur la classification imagenet ». Dans Actes de la conférence internationale IEEE sur la vision par ordinateur. Pages 1026 à 1034. (2015).
https: / / doi.org/ 10.1109 / ICCV.2015.123

Kaining Zhang, Min-Hsiu Hsieh, Liu Liu et Dacheng Tao. «Vers la possibilité d'entraînement des réseaux de neurones quantiques» (2020). arXiv : 2011.06258.
arXiv: 2011.06258

Tyler Volkoff et Patrick J Coles. "Grands gradients via corrélation dans des circuits quantiques paramétrés aléatoires". Science et technologie quantiques 6, 025008 (2021).
https://​/​doi.org/​10.1088/​2058-9565/​abd891

Arthur Pesah, Marco Cerezo, Samson Wang, Tyler Volkoff, Andrew T Sornborger et Patrick J Coles. "Absence de plateaux stériles dans les réseaux de neurones convolutifs quantiques". Phys. Rév. X 11, 041011 (2021).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevX.11.041011

Xia Liu, Geng Liu, Jiaxin Huang, Hao-Kai Zhang et Xin Wang. « Atténuer les plateaux stériles des solveurs propres quantiques variationnels » (2022). arXiv :2205.13539.
arXiv: 2205.13539

Edward Grant, Leonard Wossnig, Mateusz Ostaszewski et Marcello Benedetti. "Une stratégie d'initialisation pour traiter les plateaux stériles dans les circuits quantiques paramétrés". Quantique 3, 214 (2019).
https:/​/​doi.org/​10.22331/​q-2019-12-09-214

Nishant Jain, Brian Coyle, Elham Kashefi et Niraj Kumar. « Initialisation du réseau neuronal graphique de l'optimisation approximative quantique ». Quantique 6, 861 (2022).
https:/​/​doi.org/​10.22331/​q-2022-11-17-861

Kaining Zhang, Liu Liu, Min-Hsiu Hsieh et Dacheng Tao. "S'échapper du plateau stérile via des initialisations gaussiennes dans des circuits quantiques variationnels profonds". Dans Avancées des systèmes de traitement de l'information neuronale. Volume 35, pages 18612-18627. (2022). URL : https://​/​doi.org/​10.48550/​arXiv.2203.09376.
https://​/​doi.org/​10.48550/​arXiv.2203.09376

Antonio A. Mele, Glen B. Mbeng, Giuseppe E. Santoro, Mario Collura et Pietro Torta. "Éviter les plateaux stériles via la transférabilité de solutions fluides dans un ansatz variationnel hamiltonien". Phys. Rév.A 106, L060401 (2022).
https://​/​doi.org/​10.1103/​PhysRevA.106.L060401

Manuel S Rudolph, Jacob Miller, Danial Motlagh, Jing Chen, Atithi Acharya et Alejandro Perdomo-Ortiz. "Pré-entraînement synergique de circuits quantiques paramétrés via des réseaux tensoriels". Nature Communications 14, 8367 (2023).
https:/​/​doi.org/​10.1038/​s41467-023-43908-6

Roeland Wiersema, Cunlu Zhou, Yvette de Sereville, Juan Felipe Carrasquilla, Yong Baek Kim et Henry Yuen. "Explorer l'intrication et l'optimisation dans l'ansatz variationnel hamiltonien". PRX Quantique 1, 020319 (2020).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PRXQuantum.1.020319

Martin Larocca, Piotr Czarnik, Kunal Sharma, Gopikrishnan Muraleedharan, Patrick J Coles et M Cerezo. "Diagnostiquer les plateaux stériles avec des outils de contrôle optimal quantique". Quantique 6, 824 (2022).
https:/​/​doi.org/​10.22331/​q-2022-09-29-824

Ying Li et Simon C Benjamin. « Simulateur quantique variationnel efficace intégrant une minimisation active des erreurs ». Phys. Rév.X 7, 021050 (2017).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevX.7.021050

Xiao Yuan, Suguru Endo, Qi Zhao, Ying Li et Simon C Benjamin. « Théorie de la simulation quantique variationnelle ». Quantique 3, 191 (2019).
https:/​/​doi.org/​10.22331/​q-2019-10-07-191

Cristina Cirstoiu, Zoe Holmes, Joseph Iosue, Lukasz Cincio, Patrick J Coles et Andrew Sornborger. « Avance rapide variationnelle pour la simulation quantique au-delà du temps de cohérence ». npj Informations quantiques 6, 1-10 (2020).
https:/​/​doi.org/​10.1038/​s41534-020-00302-0

Sheng-Hsuan Lin, Rohit Dilip, Andrew G Green, Adam Smith et Frank Pollmann. "Évolution en temps réel et imaginaire avec des circuits quantiques compressés". PRX Quantique 2, 010342 (2021).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PRXQuantum.2.010342

Conor Mc Keever et Michael Lubasch. "Simulation hamiltonienne classiquement optimisée". Phys. Rév. Rés. 5, 023146 (2023).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevResearch.5.023146

Josh M Deutsch. "Mécanique statistique quantique dans un système fermé". Phys. Rév.A 43, 2046 (1991).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.43.2046

Marc Srednicki. « Chaos et thermalisation quantique ». Phys. Rév.E 50, 888 (1994).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevE.50.888

Marcos Rigol, Vanja Dunjko et Maxim Olshanii. "La thermalisation et son mécanisme pour les systèmes quantiques génériques isolés". Nature 452, 854–858 (2008).
https: / / doi.org/ 10.1038 / nature06838

Pierre Reimann. « Fondements de la mécanique statistique dans des conditions expérimentalement réalistes ». Phys. Le révérend Lett. 101, 190403 (2008).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.101.190403

Noah Linden, Sandu Popescu, Anthony J Short et Andreas Winter. « Evolution de la mécanique quantique vers l'équilibre thermique ». Phys. Rév.E 79, 061103 (2009).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevE.79.061103

Anthony J. Short. «Équilibration des systèmes et sous-systèmes quantiques». Nouveau Journal de Physique 13, 053009 (2011).
https:/​/​doi.org/​10.1088/​1367-2630/​13/​5/​053009

Christian Gogolin et Jens Eisert. « Équilibration, thermalisation et émergence de la mécanique statistique dans les systèmes quantiques fermés ». Rapports sur les progrès en physique 79, 056001 (2016).
https:/​/​doi.org/​10.1088/​0034-4885/​79/​5/​056001

Yichen Huang, Fernando GSL Brandão, Yong-Liang Zhang et al. "Mise à l'échelle de taille finie de corrélateurs ordonnés hors du temps à des moments tardifs". Phys. Le révérend Lett. 123, 010601 (2019).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.123.010601

Daniel A. Roberts et Beni Yoshida. « Chaos et complexité dès la conception ». Journal de physique des hautes énergies 2017, 1–64 (2017).
https: / / doi.org/ 10.1007 / JHEP04 (2017) 121

Hyungwon Kim, Tatsuhiko N Ikeda et David A Huse. "Tester si tous les états propres obéissent à l'hypothèse de thermalisation des états propres". Phys. Rév.E 90, 052105 (2014).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevE.90.052105

Tomotaka Kuwahara, Takashi Mori et Keiji Saito. "Théorie Floquet-Magnus et dynamique transitoire générique dans les systèmes quantiques à N corps pilotés périodiquement". Annales de physique 367, 96-124 (2016).
https: / / doi.org/ 10.1016 / j.aop.2016.01.012

David Wierichs, Christian Gogolin et Michael Kastoryano. "Éviter les minima locaux dans les solveurs propres quantiques variationnels avec l'optimiseur de gradient naturel". Phys. Rév.Recherche 2, 043246 (2020).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevResearch.2.043246

Parc Chae-Yeun. « Préparation efficace de l'état fondamental dans un solveur propre quantique variationnel avec couches brisant la symétrie » (2021). arXiv :2106.02509.
arXiv: 2106.02509

Jan Lukas Bosse et Ashley Montanaro. "Sonder les propriétés de l'état fondamental du modèle heisenberg antiferromagnétique de Kagome à l'aide du solveur propre quantique variationnel". Phys. Rév.B 105, 094409 (2022).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevB.105.094409

Joris Kattemölle et Jasper van Wezel. « Solveur propre quantique variationnel pour l'antiferromagnétique de Heisenberg sur le réseau de Kagome ». Phys. Rév.B 106, 214429 (2022).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevB.106.214429

Diederik P. Kingma et Jimmy Ba. « Adam : Une méthode d'optimisation stochastique ». Dans le cadre de la 3e Conférence internationale sur les représentations de l'apprentissage, ICLR 2015, San Diego, Californie, États-Unis, du 7 au 9 mai 2015, Actes de la conférence. (2015). URL : https://​/​doi.org/​10.48550/​arXiv.1412.6980.
https://​/​doi.org/​10.48550/​arXiv.1412.6980

Tyson Jones et Julien Gacon. « Calcul efficace des gradients dans les simulations classiques d'algorithmes quantiques variationnels » (2020). arXiv :2009.02823.
arXiv: 2009.02823

Ville Bergholm, Josh Izaac, Maria Schuld, Christian Gogolin, Shahnawaz Ahmed, Vishnu Ajith, M. Sohaib Alam, Guillermo Alonso-Linaje et al. « Pennylane : Différenciation automatique des calculs hybrides quantiques-classiques » (2018). arXiv : 1811.04968.
arXiv: 1811.04968

Lodewyk FA Wessels et Etienne Barnard. "Éviter les faux minima locaux par une initialisation appropriée des connexions". Transactions IEEE sur les réseaux de neurones 3, 899-905 (1992).
https: / / doi.org/ 10.1109 / 72.165592

Kosuke Mitarai, Makoto Negoro, Masahiro Kitagawa et Keisuke Fujii. "Apprentissage des circuits quantiques". Phys. Rév. A 98, 032309 (2018).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.98.032309

Maria Schuld, Ville Bergholm, Christian Gogolin, Josh Izaac et Nathan Killoran. "Évaluer les gradients analytiques sur le matériel quantique". Phys. Rév. A 99, 032331 (2019).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.99.032331

Masuo Suzuki. "Théorie générale des intégrales de chemin fractal avec applications aux théories à N corps et à la physique statistique". Journal de physique mathématique 32, 400-407 (1991).
https: / / doi.org/ 10.1063 / 1.529425

Michael A. Nielsen. «Une approche géométrique des limites inférieures des circuits quantiques» (2005). arXiv:quant-ph/​0502070.
arXiv: quant-ph / 0502070

Michael A Nielsen, Mark R Dowling, Mile Gu et Andrew C Doherty. "Le calcul quantique comme géométrie". Sciences 311, 1133-1135 (2006).
https: / / doi.org/ 10.1126 / science.1121541

Douglas Stanford et Leonard Susskind. « Complexité et géométries des ondes de choc ». Phys. Rév.D 90, 126007 (2014).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevD.90.126007

Jonas Haferkamp, ​​Philippe Faist, Naga BT Kothakonda, Jens Eisert et Nicole Yunger Halpern. « Croissance linéaire de la complexité des circuits quantiques ». Nat. Phys. 18, 528-532 (2022).
https:/​/​doi.org/​10.1038/​s41567-022-01539-6

Adam R Brown, Leonard Susskind et Ying Zhao. « Complexité quantique et courbure négative ». Phys. Rév.D 95, 045010 (2017).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevD.95.045010

Adam R Brown et Leonard Susskind. « Deuxième loi de la complexité quantique ». Phys. Rév.D 97, 086015 (2018).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevD.97.086015

Yu Chen. « Brouillage logarithmique universel dans de nombreuses localisations corporelles » (2016). arXiv : 1608.02765.
arXiv: 1608.02765

Ruihua Fan, Pengfei Zhang, Huitao Shen et Hui Zhai. « Corrélation hors ordre temporel pour la localisation à plusieurs corps ». Bulletin scientifique 62, 707-711 (2017).
https: / / doi.org/ 10.1016 / j.scib.2017.04.011

Juhee Lee, Dongkyu Kim et Dong-Hee Kim. "Comportement de croissance typique du commutateur ordonné hors du temps dans les systèmes localisés à plusieurs corps". Phys. Rév.B 99, 184202 (2019).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevB.99.184202

Samson Wang, Enrico Fontana, Marco Cerezo, Kunal Sharma, Akira Sone, Lukasz Cincio et Patrick J Coles. «Plateaux stériles induits par le bruit dans les algorithmes quantiques variationnels». Nat. Comm. 12, 6961 (2021).
https:/​/​doi.org/​10.1038/​s41467-021-27045-6

« PennyLane – Plugin Lightning https://​/​github.com/​PennyLaneAI/​pennylane-lightning » (2023).
https://​/​github.com/​PennyLaneAI/​pennylane-lightning

« Plugin PennyLane–Lightning-GPU https://​/​github.com/​PennyLaneAI/​pennylane-lightning-gpu » (2023).
https://​/​github.com/​PennyLaneAI/​pennylane-lightning-gpu

« Dépôt GitHub https://​/​github.com/​XanaduAI/​hva-without-barren-plateaus » (2023).
https://​/​github.com/​XanaduAI/​hva-without-barren-plateaus

Guillaume Magnus. "Sur la solution exponentielle d'équations différentielles pour un opérateur linéaire". Commun. Pur. Appl. Mathématiques. 7, 649-673 (1954).
https: / / doi.org/ 10.1002 / cpa.3160070404

Dmitry Abanin, Wojciech De Roeck, Wen Wei Ho et François Huveneers. "Une théorie rigoureuse de la préthermisation à plusieurs corps pour les systèmes quantiques périodiquement entraînés et fermés". Commun. Mathématiques. Phys. 354, 809–827 (2017).
https: / / doi.org/ 10.1007 / s00220-017-2930-x

Cité par

[1] Richard DP East, Guillermo Alonso-Linaje et Chae-Yeun Park, « Tout ce dont vous avez besoin c'est du spin : SU(2) circuits quantiques variationnels équivariants basés sur des réseaux de spin », arXiv: 2309.07250, (2023).

[2] M. Cerezo, Martin Larocca, Diego García-Martín, NL Diaz, Paolo Braccia, Enrico Fontana, Manuel S. Rudolph, Pablo Bermejo, Aroosa Ijaz, Supanut Thanasilp, Eric R. Anschuetz et Zoë Holmes, « Les l'absence de plateaux stériles implique-t-elle une simulabilité classique ? Ou pourquoi nous devons repenser l’informatique quantique variationnelle », arXiv: 2312.09121, (2023).

[3] Jiaqi Miao, Chang-Yu Hsieh et Shi-Xin Zhang, « Algorithmes quantiques variationnels codés par réseau neuronal », arXiv: 2308.01068, (2023).

[4] Chukwudubem Umeano, Annie E. Paine, Vincent E. Elfving et Oleksandr Kyriienko, « Que pouvons-nous apprendre des réseaux de neurones convolutionnels quantiques ? », arXiv: 2308.16664, (2023).

[5] Yaswitha Gujju, Atsushi Matsuo et Rudy Raymond, « Apprentissage automatique quantique sur les appareils quantiques à court terme : état actuel des techniques supervisées et non supervisées pour les applications du monde réel », arXiv: 2307.00908, (2023).

[6] Chandan Sarma, Olivia Di Matteo, Abhishek Abhishek et Praveen C. Srivastava, « Prédiction de la ligne d'égouttement des neutrons dans les isotopes de l'oxygène à l'aide du calcul quantique », Examen physique C 108 6, 064305 (2023).

[7] J. Cobos, DF Locher, A. Bermudez, M. Müller et E. Rico, « Noise-aware variational eigensolvers : a dissipative route for lattice gauge theories », arXiv: 2308.03618, (2023).

[8] Julien Gacon, Jannes Nys, Riccardo Rossi, Stefan Woerner et Giuseppe Carleo, « Evolution temporelle quantique variationnelle sans le tenseur géométrique quantique », arXiv: 2303.12839, (2023).

[9] Han Qi, Lei Wang, Hongsheng Zhu, Abdullah Gani et Changqing Gong, « Les plateaux stériles des réseaux de neurones quantiques : revue, taxonomie et tendances », Traitement de l'information quantique 22 12, 435 (2023).

[10] Zheng Qin, Xiufan Li, Yang Zhou, Shikun Zhang, Rui Li, Chunxiao Du et Zhisong Xiao, « Applicabilité du calcul quantique basé sur des mesures à un solveur quantique variationnel piloté par la physique », arXiv: 2307.10324, (2023).

[11] Yanqi Song, Yusen Wu, Sujuan Qin, Qiaoyan Wen, Jingbo B. Wang et Fei Gao, « Analyse de la capacité d'entraînement des algorithmes d'optimisation quantique à partir d'une lentille bayésienne », arXiv: 2310.06270, (2023).

Les citations ci-dessus proviennent de SAO / NASA ADS (dernière mise à jour réussie 2024-02-01 10:14:56). La liste peut être incomplète car tous les éditeurs ne fournissent pas de données de citation appropriées et complètes.

Impossible de récupérer Données de référence croisée lors de la dernière tentative 2024-02-01 10:14:54: Impossible de récupérer les données citées par 10.22331 / q-2024-02-01-1239 de Crossref. C'est normal si le DOI a été enregistré récemment.

Cet article est publié dans Quantum sous le Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0) Licence. Le droit d'auteur reste la propriété des détenteurs d'origine tels que les auteurs ou leurs institutions.

Horodatage:

Plus de Journal quantique