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#キャルちゃんのquantphチェック 幅広い深層QNNでの勾配測定効率と表現力の一般的なトレードオフを証明。さらに量子回路の対称的な構造を利用し、トレードオフ不等式の上限に到達可能なStabilizer-Logical Product Ansatzと呼ばれるQNN ansatzを提案。富士通、東京大の研究。 arxiv.org/abs/2406.18316 pic.twitter.com/BR70R2Uxtp
メニューを開く#キャルちゃんのquantphチェック 幅広い深層QNNでの勾配測定効率と表現力の一般的なトレードオフを証明。さらに量子回路の対称的な構造を利用し、トレードオフ不等式の上限に到達可能なStabilizer-Logical Product Ansatzと呼ばれるQNN ansatzを提案。富士通、東京大の研究。 arxiv.org/abs/2406.18316 pic.twitter.com/BR70R2Uxtp
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