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ibm_fez
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IBM 硬件上量子核几何存活率测试
研究人员在 IBM 量子硬件上研究了四量子比特量子核内几何信息的存活情况。该研究聚焦于一种特定的冻结 ZZ 特征映射核,并分析了其在三种执行配置下的性能:基线、动力学解耦和门旋转。结果表明,虽然格拉姆矩阵在执行后普遍存活并能在很大程度上保留状态向量几何,但门旋转被证明是最忠实的方法。然而,最忠实配置与目标标签的对齐度最低,这表明在当前的量子机器学习研究中,实现保真度与任务相关性之间存在脱节。
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研究人员使用迁移学习以少量样本对量子设备噪声进行建模
研究人员开发了一种少样本迁移学习方法来对量子设备上的噪声进行建模,解决了纠错策略的局限性。通过在IBM量子设备的数据上训练残差神经网络,他们证明了噪声模型可以有效地迁移到另一台设备上,只需极少的微调数据。该方法在恢复理想电路结果方面显示出显著的改进,其中CX门误差和读出误差被确定为跨设备不匹配的主要原因。