研究人员开发了一个新的框架，用于估计参数化量子电路（PQC）中的梯度，该框架利用了李代数对称性。该方法使用Hadamard测试并分析矩阵指数的微分，将梯度表示为期望值的线性组合。该方法显著降低了测量成本，所需的采样次数相对于参数呈对数关系，并且与现有技术相比，在时间上提供了多项式加速。 AI
影响 引入了一种优化量子机器学习模型的新颖方法，有望加速量子计算领域的研究。
排序理由 该集群包含一篇学术论文，详细介绍了一种用于量子电路中梯度估计的新方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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