Kategoria: Quantum Noise
Badanie Cambridge ujawnia nowe podejście do poprawy wydajności algorytmów kwantowych
—
in adiabatic limit, basin-hopping global optimization, Choy Boy, circuit depth, Cost Function, David J Wales., disconnectivity graphs, L-quantum circuit layers, Local Minima, maximum cut problem, Noisy Intermediate-Scale Quantum, NP-hard combinatorial problems, Quantum Approximate Optimization Algorithm, quantum computing, Quantum Noise, Quantum Phase Estimation, Quantum Research News, solution probabilities, solution space, Trotterized ansatz, Variational Quantum AlgorithmAlgorytm przybliżonej optymalizacji kwantowej (QAOA) wykazał potencjał w rozwiązywaniu złożonych problemów kombinatorycznych, w szczególności problemu maksymalnego cięcia (MaxCut). Naukowcy z University of Cambridge przeanalizowali wydajność QAOA przy użyciu metod globalnej optymalizacji typu basin-hopping. Stwierdzili oni, że skupienie się na zbiorze minimów może poprawić wydajność algorytmu. W badaniu podkreślono również wyzwania związane z wdrażaniem algorytmów kwantowych…
Sieci neuronowe zwiększają dokładność obliczeń kwantowych wśród wyzwań związanych z hałasem
—
in Artificial Intelligence, Computational Theory, Neural Networks, Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ) Devices, quantum computing, Quantum Mechanics, Quantum Noise, Quantum Research, Quantum Systems, Quantum-Classical Paradigms, Variational Quantum Eigensolver (VQE), Zero Noise Extrapolation (ZNE)Obliczenia kwantowe, dziedzina łącząca mechanikę kwantową i teorię obliczeniową, stoją przed wyzwaniami wynikającymi z delikatnej natury systemów kwantowych oraz ich podatności na szumy i błędy. Algorytm Variational Quantum Eigensolver (VQE), który łączy mechanikę kwantową i klasyczne techniki optymalizacji, jest obiecującym narzędziem do wykorzystania mocy urządzeń kwantowych. Szum kwantowy pozostaje jednak istotnym problemem. Nowym podejściem do…
Ulepszone kwantowo sieci neuronowe usprawniają klasyfikację binarną
—
in Adam Optimizer, Bhagwan Mahavir University, Binary Classification, Binary Cross Entropy Loss, Classical Machine Learning, Classical Neural Network, Decision Boundary, Dense Layers, Department of CSE, error correction, Feature Vector, Neural Network Architecture, quantum advantage., Quantum Circuit Feature Map, quantum computing, Quantum Enhanced Features, Quantum Enhanced Neural Networks, Quantum Feature Encoding, Quantum Feature Matrix, Quantum Noise, Quantum Research, Quantum States, ReLU Activation Functions, Rx Gate, Sigmoid Activation Function, SK Sayril Amed, Statevector SimulatorSK Sayril Amed z Uniwersytetu Bhagwan Mahavir w Indiach przeprowadził badania nad potencjałem kwantowych sieci neuronowych do klasyfikacji binarnej. Badanie dotyczy kodowania cech kwantowych, architektury sieci neuronowych wzmocnionych kwantowo oraz eksperymentów na danych syntetycznych. Badania wprowadzają mapę cech obwodu kwantowego do kodowania klasycznych punktów danych w stany kwantowe. Architektura kwantowej sieci neuronowej obejmuje dwie gęste…
