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机构名称：
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量子角度生成器 (QAG) 是一种全新的全量子机器学习模型，旨在在电流噪声中间尺度 (NISQ) 量子设备上生成精确的图像。变分量子电路构成了 QAG 模型的核心，并评估了各种电路架构。结合所谓的 MERA 上采样架构，QAG 模型获得了出色的结果，我们对这些结果进行了详细的分析和评估。据我们所知，这是量子模型首次获得如此精确的结果。为了探索模型对噪声的稳健性，进行了广泛的量子噪声研究。本文证明了在物理量子设备上训练的模型可以学习硬件的噪声特性并生成出色的结果。经验证，即使训练期间量子硬件机器校准变化高达 8% 也可以很好地容忍。为了演示，该模型被用于高能物理学中不可或缺的模拟，以测量粒子能量，并最终在欧洲核子研究中心的大型强子对撞机上发现未知粒子。
arXiv:2307.05253v2 [quant-ph] 2023 年 7 月 12 日
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