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Quantum Kernel
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量子机器学习模型在选定高能物理事件中的应用测试
一篇新研究论文探讨了量子机器学习模型在选定高能物理事件中的应用,特别使用了CMS开放数据。该研究将四种经典机器学习模型与四种混合量子模型进行了比较,评估了它们在二元分类任务上的性能。虽然人工神经网络在经典模型中表现最佳,但量子卷积网络也取得了强劲的成果,证明了在有限量子比特预算内混合量子方法的潜力。
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新AI框架可从有限子系统识别量子相
研究人员开发了一种新的监督学习框架,该框架仅使用量子系统的有限子系统即可识别拓扑量子相。该方法采用源自约化密度矩阵的量子核,与全系统测量相比,约化密度矩阵更容易通过实验进行估计。该框架在对一维晶格上的自旋模型进行分类时表现出高精度,即使在用小型子系统进行训练的情况下也是如此,为表征复杂的量子系统提供了一种实用的方法。