Квантовая телепортация: новый взгляд машинного обучения

Перенос одиночных кубитов демонстрирует превосходство всех оптимизационных стратегий над классической точностью, при этом оптимизация трех углов Эйлера с начальными условиями обеспечивает 100% точность, в то время как оптимизация только $J_x$ и $J_y$ с частичной оптимизацией начальных условий достигает 81.1%, что подчеркивает важность комплексной оптимизации для достижения максимальной производительности квантовых операций.

Исследователи разработали универсальный алгоритм машинного обучения для оптимизации квантовой телепортации, значительно повышая ее эффективность даже в условиях несовершенных систем и начальных состояний.

Квантовая оптимизация: новый подход к экономии ресурсов

Исследование демонстрирует, что использование HUBO-кодирования может значительно снизить требования к кубитам и сложность квантовых схем при решении задач оптимизации.

Квантовая схема: адаптация к шуму для многочиповых систем

Архитектура квантовой системы DeepQMap, включающая в себя от четырех до шести чипов, организованных в кольцевую, сетчатую или гексагональную топологию, использует агента, состоящего из четырех интегрированных модулей - Rainbow DQN для принятия решений о размещении, LSTM-сети для предсказания шума, механизма многоголового внимания для моделирования взаимодействия между кубитами и буфера с приоритезированным воспроизведением для управления опытом - и обеспечивает динамическую адаптацию к временным аппаратным вариациям посредством двустороннего обмена данными: аппаратная обратная связь (телеметрия шума, состояния кубитов) оптимизирует управляющие сигналы (физическое размещение, межчиповая маршрутизация, стратегии снижения шума), а логическая квантовая схема определяет входную вычислительную задачу, балансируя максимизацию точности и минимизацию операций.

Новый подход, основанный на глубоком обучении с подкреплением, позволяет динамически оптимизировать размещение кубитов и повысить точность квантовых вычислений в сложных архитектурах.

Квантово-классические вычисления: оценка зрелости и производительности

В статье представлена методика оценки гибридных квантово-классических программ, позволяющая определить их готовность к практическому применению и объективно сравнить эффективность.

Квантовые автоматы: новый подход к машинному обучению

Исследователи предлагают использовать адиабатические эволюционные квантовые системы для моделирования и обучения квантовых автоматов, перенося акцент с обучения с помощью систем на приближение самих автоматов.

Надёжный Искусственный Интеллект на Квантовых Компьютерах: Гарантированная Погрешность

В исследовании продемонстрировано, что скользящее среднее покрытие AQCP (при $γ=0, 0.03$) на многомерной задаче регрессии, использующее данные из $FakeQuitoV2$, в сочетании с k-NN функцией оценки на данных из $ibm\_sherbrooke$, обеспечивает целевое отклонение покрытия $α=0.1$ при использовании 100 начальных калибровочных точек и окна размером 500.

Новое исследование предлагает способ повысить стабильность и надёжность квантового машинного обучения за счёт точной оценки неопределённости предсказаний.

Квантовые Иллюзии и Реальность: Анализ Новейших Исследований

Квантовые Иллюзии и Реальность: Анализ Новейших Исследований Знаете, всегда поражало, как мы, физики, пытаемся обуздать нечто принципиально неописуемое. Квантовый мир – это как смотреть на отражение в кривом зеркале – кажется знакомым, но искаженным. И вот, мы снова копаемся в этом хаосе, пытаясь вытащить хоть что-то полезное. Представьте себе, что у вас есть всего одна … Читать далее

Квантовые автокодировщики: поиск оптимальной архитектуры

Гибридные квантово-классические вычисления представляют собой парадигму, объединяющую сильные стороны обоих подходов для решения задач, недоступных исключительно классическим или квантовым системам.

Новый подход к автоматическому проектированию квантовых схем позволяет значительно улучшить качество реконструкции данных и разнообразить архитектурные решения.