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Heisenberg-XXZ Model
Heisenberg-XXZ Model
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新的李群扩散模型增强了量子电路合成
研究人员开发了用于硬件感知量子电路合成的李群扩散模型。该方法将SU(2)流形上量子门的几何特性与离散的、硬件特定的电路结构相结合。该模型包括一个用于选择电路骨架的组件和一个通过直接在SU(2)流形上操作来在这些模板上生成量子门的扩散模型。该方法在三量子比特哈密顿量模拟的酉编译方面已被证明优于基线方法，为硬件感知量子电路合成提供了一个自然的生成框架。
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李群扩散模型增强硬件感知量子电路合成
研究人员开发了一种新颖的量子电路合成方法，该方法同时考虑了量子门的连续几何形状和硬件特定的约束。他们的方法利用了一个由两部分组成的生成模型：一个电路骨架选择器来确定纠缠结构，以及一个在 $SU(2)$ 流形上生成量子门的扩散模型。与现有针对哈密顿量模拟目标的酉编译方法相比，这种李群扩散技术在保真度和复杂性之间取得了更好的平衡，表现出优越的性能。
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量子计算数据训练神经网络进行物理预测
研究人员演示了在海森堡XXZ模型的实验量子数据上应用机器学习的实际效果，使用了多达115个量子比特。通过在期望值和相关性数据上训练神经网络，他们能够准确预测未见过哈密顿量参数下的可观测量，甚至接近相边界。这项工作展示了量子处理器为机器学习模型生成数据的潜力，其能力超越了经典近似方法。