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新基准HamQASBench评估量子电路设计
研究人员推出HamQASBench，这是一个旨在评估量子架构搜索（QAS）方法的新诊断基准。与以往侧重于分子识别或量子比特数量的基准不同，HamQASBench使用哈密顿量结构将实例组织成五个层级。这种方法旨在识别参数化量子电路中的结构性故障，例如传统能量精度指标所忽略的过度参数化问题。该基准通过纠缠分析和状态保真度来补充能量评估，揭示了各种QAS方法中隐藏的故障模式。
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任意子核提升量子机器学习性能
开发了一个新的量子核框架，该框架在一个机器学习范式内统一了玻色子、费米子和任意子的交换统计。该框架表明，任意子核在学习基准测试中始终优于玻色子和费米子核，因为它们可以访问独特的特征空间方向并表现出更有利的类别几何。研究强调，粒子交换统计是增强量子机器学习性能的一个先前被忽视的计算要素。