Квантовая физика

Укрощение шума: как оптимизировать квантовые алгоритмы

от

В рамках стандартной оптимизации одновременно настраивались все четыре параметра: $\beta_{1}$, $\beta_{2}$, $\gamma_{1}$ и $\gamma_{2}$.

Новое исследование показывает, что фокусировка на ключевых параметрах значительно повышает эффективность и устойчивость квантовых алгоритмов в условиях реального шума.

Квантовый федеративный анализ: индивидуальный подход к обнаружению аномалий

от

В рамках исследования аномалий, система QFL демонстрирует склонность к ложным срабатываниям и пропуску обнаружения, классифицируя изображения кошек и собак как нормальные, а любые другие изображения – как аномальные, что указывает на потенциальные ограничения в обобщающей способности алгоритма.

Новый подход к квантовому федеративному обучению позволяет адаптировать алгоритмы к особенностям данных каждого участника сети, повышая точность выявления отклонений.

Мода и Кванты: Как Предсказать Цветовые Тренды с Помощью Квантовых Цепей

от

Новое исследование демонстрирует, как неглубокие квантовые схемы могут точно моделировать динамику цветовых переходов в онлайн-торговле одеждой, повышая точность рекомендаций.

Квантовый контроль: Обучение надежных логических операций с помощью искусственного интеллекта

от

Использование обучения с подкреплением позволило получить импульс, демонстрирующий устойчивость к отклонениям частот кубитов: в широком диапазоне изменений $ \Delta\omega_1 $ и $ \Delta\omega_2 $ значение $log_{10}(J_T)$ остается низким, что указывает на то, что стохастическое исследование пространства управления в процессе обучения обеспечивает устойчивость, превосходящую возможности оптимального управления, оптимизирующего ту же целевую функцию $J_T$ при номинальных параметрах.

Новый подход к управлению квантовыми системами демонстрирует, как алгоритмы машинного обучения могут создавать устойчивые к помехам квантовые гейты.