Quantum Port-Hamiltonian Neural Networks

量子电路以结构保持方式学习经典动力学 · 已追踪 2 个来源

研究人员开发了量子端口哈密顿神经网络（Q-pHNNs），这是一类新颖的参数化量子电路，旨在学习经典动力学并保持结构。该框架利用同构哈密顿映射（IHM），其中斜对称互连矩阵$\mathbf{J}$控制酉门演化，而半正定耗散矩阵$\mathbf{R}$通过中电路测量实现测量诱导非线性（MINL）。这种方法固有地强制执行守恒和无源性，而无需依赖惩罚项。在非线性摆和阻尼谐振子等系统上的实验显示了有希望的结果，包括最小能量漂移和特定电路中的完美…