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Rafael Fontecilla
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新型量子-经典神经网络处理开放量子系统
研究人员引入了一个新颖的框架来求解Lindblad主方程，该方程用于模拟开放量子系统。该方法结合了经典神经网络和参数化量子电路，创建了“量子-经典神经网络”。这种组合模型旨在提高变分量子算法的表达能力和可训练性。该方法通过构造确保密度矩阵的有效性，并使用参数移位规则进行精确梯度评估。理论分析表明，与纯量子神经网络相比，这种混合方法在控制复杂性方面具有更好的优势，数值实验验证了其准确性和理论预测。
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新的基于学习的试探方法改进了变分问题求解
研究人员为变分问题引入了一种新颖的基于学习的试探方法，该方法内在地满足边界条件，无需像深度 Ritz 方法中常用的惩罚项。这种在 Sobolev 范数内建立的新方法为解决此类问题提供了一种更严谨且可能更简单的方法。所提出的试探方法旨在防止误导性的优化结果，同时保持准确性，并展示了实际效果。