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quantum information processing
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量子感知Transformer模型实现近乎完美的纠缠分类
研究人员开发了一种新颖的量子感知Transformer模型，用于对二分量子态进行分类，这项任务对于量子信息处理至关重要。该模型采用数据驱动的方法，在量子态的向量化表示上进行训练，在区分可分离态和纠缠态方面取得了近乎完美的准确率。这项工作展示了机器学习，特别是Transformer，在自动化和增强量子系统中纠缠检测方面的潜力。
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新型量子扩散模型生成量子态
研究人员推出了一种新颖的量子态集合生成方法——量子生成扩散模型（QGDM）。该模型是一个全量子力学的模型，利用基于量子信道理论的非幺正前向过程将目标量子态转化为完全混合态。然后，一个可训练的后向过程通过引入部分迹以确保非幺正步骤并跨时间步共享参数来恢复原始状态。模拟表明，QGDM在生成随机纯态和混合态方面优于量子生成对抗网络，并为吉布斯态生成等实际应用提供了更强的噪声鲁棒性和效率。