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  • 第五章 变分量子算法 (Variational quantum algorithms)
    通过充分利用大量含噪声的量子比特的表达能力,来实现无完整纠错情况下相关问题的近似和解决。 深入了解这一领域可以参考综述性文章【1,2】。 变分量子算法典型的工作流类似于深度学习,主要区别是深度学习中的神经网络组件被参数化的量子线路替代。
  • 量子电路优化研究获进展---- 中国科学院基础科学研究局
    分析χ-MPE与保真度的标度关系,可以直接判断当前变分量子电路的深度是否最优,从而指导量子算法的设计和优化,降低资源消耗,提高量子计算的效率和鲁棒性,成为量子电路优化的利器。
  • 量子变分电路在实时控制中的创新应用与实践-CSDN博客
    文章浏览阅读170次,点赞3次,收藏6次。量子变分电路(VQC)作为一种前沿的量子计算技术,通过量子比特的叠加与纠缠特性,实现了在经典控制任务中的高效策略生成。其核心原理在于利用量子门操作和参数化电路,将经典输入数据编码为量子态,并通过测量获取控制指令。这种技术在工业自动化
  • 变分量子算法(variational quantum algorithms, VQA)简介
    变分量子算法举例 针对不同的问题,我们可以构造不同的量子线路和损失函数。 1 变分量子本征求解器(variational quantum eigensolver, VQE) VQE 是第一种被提出来的 VQA,目标是寻找一个哈密顿量 H 的基态和低激发态。 对于基态,损失函数就是能量的期望
  • 基于纠缠旋转电路框架的变分量子态制备,用于噪声系统中的量子增强计量 | alphaXiv
    俄克拉荷马大学和阿贡国家实验室的研究人员引入了一种采用分层纠缠-旋转架构的变分量子电路,用于在噪声系统中制备量子态。 该框架系统地提高了量子费希尔信息和噪声鲁棒性,以实现量子增强计量,尤其是在使用伊辛哈密顿量时。
  • 科学家提出多自由度纠缠纯化的变分量子电路学习方法
    受变分量子电路(VQC)在学习近期量子器件最优量子运算方面的显著优势的启发,本文提出了一种有效的多自由度纠缠纯化的变分量子电路框架,并利用它学习了基于后选择的目标函数的最优纯化协议。
  • 8. 2. 4 变分量子电路
    2020 年, Pagano 等人在一种使用离子阱技术构建的量子模拟器上实现了低深度的量子近似优化算法,用于估计长程横向场伊辛模型的基态能量以及优化相应的经典组合优化问题 [75]。
  • 科学家创新多体纠缠度量方法优化量子计算机的量子电路
    通过分析χ-MPE与保真度的标度关系,可以直接判断当前变分量子电路的深度是否最优,指导量子算法的设计和优化,降低资源消耗,提高量子计算效率和鲁棒性,从而使其成为一件量子电路优化的利器。
  • 相关拓扑相的高效变分量子电路结构,Physical Review B - X-MOL
    我们提出了一种变分量子电路 {Ans" {a}tze} 的有效电路结构,用于变分量子本征解算器 (VQE) 算法,在当前可行的噪声中型量子计算机上计算带隙拓扑相位。 一个有效的电路 Ansatz 应包括两层:初始化层和变分层。
  • 基于变分量子本征求解器的横场伊辛模型纠缠性与拟设表达能力研究 · Xiaoxiang
    研究团队选择该模型作为测试平台,旨在深入探究以下关键问题:不同 ansatz 结构在模拟多体系统时的表达能力差异;纠缠熵与 ansatz 性能之间的内在联系;以及如何在 NISQ 设备上有效模拟具有周期性边界条件的高维量子系统。 核心方法和技术细节 1 模型与系统





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