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我们介绍了一种对 n 个量子比特的系统执行量子态重建的方法，该方法使用基于机器学习的重建系统，该系统专门在 m 个量子比特上进行训练，其中 m ≥ n。这种方法无需将所考虑系统的维数与用于训练的模型的维数完全匹配。我们通过使用基于机器学习的方法对随机采样的一、二和三量子比特系统执行量子态重建来展示我们的技术，这些方法专门在包含至少一个额外量子比特的系统上进行训练。基于机器学习的方法所需的重建时间比训练时间要好得多；因此，该技术可以通过利用单个神经网络进行维变量状态重建来节省总体资源，从而无需为每个希尔伯特空间训练专用的机器学习系统。
基于维度自适应机器学习的量子态重建
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