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FlowMeas
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生成式学习框架FlowMeas优化量子测量设计
研究人员开发了FlowMeas，一个旨在优化量子测量协议的生成式学习框架。这种新方法使用生成式流网络创建浅层Clifford测量电路，在统计效率与电路深度和门数等硬件约束之间取得平衡。FlowMeas在能量估计误差方面表现出改进，优于现有的产品测量方法，并且可以跨相关哈密顿量重复使用，从而加速再训练。
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FlowMeas 使用生成式学习进行高效量子测量设计
研究人员开发了一种名为 FlowMeas 的新方法，该方法使用生成式学习来设计高效的量子测量协议。该方法在指定的预算和硬件限制内直接采样浅层 Clifford 测量电路。在分子基准测试中，FlowMeas 已显示出与现有产品测量方法相当或更优的性能，并且在允许纠缠门层的情况下，能量估计误差进一步提高了 27%。