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New Coherence Law Enhances Trainability in Noisy Quantum Neural Networks

研究人员为嘈杂的等变量子神经网络开发了一种新的训练定律，该定律利用对称性来在存在噪声的情况下保持可训练性。该定律确定了一个特定的物理量，即读出可见的相干率，它决定了梯度衰减的速度。该速率计算为噪声生成器沿梯度携带模式的瑞利商。密度矩阵模拟证实，模型在有限噪声下的退化遵循此定律，决定系数高，优于标准的通道诊断。