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English(EN) Quantum Port-Hamiltonian Neural Networks: Learning Conservative and Dissipative Dynamics via Measurement-Induced Nonlinearity

量子电路以结构保持方式学习经典动力学 · 已追踪 2 个来源

作者 PulseAugur 编辑部 · [2 个来源] ·

研究人员开发了量子端口哈密顿神经网络（Q-pHNNs），这是一类新颖的参数化量子电路，旨在学习经典动力学并保持结构。该框架利用同构哈密顿映射（IHM），其中斜对称互连矩阵$\mathbf{J}$控制酉门演化，而半正定耗散矩阵$\mathbf{R}$通过中电路测量实现测量诱导非线性（MINL）。这种方法固有地强制执行守恒和无源性，而无需依赖惩罚项。在非线性摆和阻尼谐振子等系统上的实验显示了有希望的结果，包括最小能量漂移和特定电路中的完美能量单调性，以及阻尼系数的准确识别。 AI

影响 引入了一种学习经典动力学的新型量子电路架构，可能推动混合量子-经典机器学习的发展。

排序理由 该集群包含一篇详细介绍量子神经网络新方法的学术论文。

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量子电路以结构保持方式学习经典动力学 · 已追踪 2 个来源

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报道来源 [2]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Dibakar Sigdel ·

    量子端口-哈密顿神经网络：通过测量诱导的非线性学习保守和耗散动力学

    arXiv:2607.12269v1 Announce Type: new Abstract: We introduce Quantum Port-Hamiltonian Neural Networks (Q-pHNNs), a family of parameterised quantum circuits that learn classical dynamics in a structure-preserving manner. The framework relies on the Isomorphic Hamiltonian Mapping (…

  2. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Dibakar Sigdel ·

    量子端口-哈密顿神经网络：通过测量诱导的非线性学习守恒和耗散动力学

    We introduce Quantum Port-Hamiltonian Neural Networks (Q-pHNNs), a family of parameterised quantum circuits that learn classical dynamics in a structure-preserving manner. The framework relies on the Isomorphic Hamiltonian Mapping (IHM): the skew-symmetric interconnection matrix …

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