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IBM Marrakesh
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量子模型认证成本与测量相关性挂钩，而非参数数量
本文深入探讨了量子模型的计算认证成本，提出测量相关性而非参数数量是关键因素。研究概述了一个用于估算达到特定弗罗贝尼乌斯误差所需的电路执行次数的公式，该公式考虑了读出方差和梯度范数等变量。研究还分析了不同的量子电路族和硬件配置（如 IBM Marrakesh 和 IBM Kingston）如何影响此认证成本，并指出固定的设备连接性可能导致对大型机器上成本的过高估计。
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量子天气模型QLIF-CAST降低了错误并加快了训练速度
研究人员开发了QLIF-CAST，这是一种新颖的量子神经网络模型，适用于时间序列天气预报。该模型利用量子漏泄积分放动力学，将神经元状态编码为混合量子经典循环架构中的量子比特叠加。评估表明，QLIF-CAST通过减少预测误差优于经典基线，并且比其他最先进的量子模型收敛速度快得多，硬件验证证实了其可靠的执行。
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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。