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使用变分量子电路的策略梯度
各种量子电路被用作多功能量子机学习模型。一些经验结果在监督和生成的学习任务中具有优势。但是，当应用于加固学习时，却少知道。在这项工作中，我们认为是由低深度硬件效果ANSATZ组成的变异量子电路，是增强学习代理的参数化策略。我们表明，可以使用对数数量的参数总数来获得策略梯度的ϵ- approximation。我们从经验上验证了这种量子模型的行为与标准基准标记环境中使用的典型经典神经网络和仅使用一小部分参数所使用的典型经典神经网络。此外，我们使用Fisher Information矩阵频谱研究量子策略梯度中的贫瘠高原现象。
绝热量子计算用于解决武器目标分配问题
摘要 - 量词计算承诺在机器学习和复杂优化问题等各种领域的计算能力的显着改善。最近的技术进步表明，绝热量子计算ANSATZ可能很快看到了实际应用。在这项工作中，我们采用此计算范式来开发基于量子计算的求解器，该求解器是众所周知的武器目标分配问题，NP-HARD非线性整数编程优化任务。通过对量子位系统的绝热演化对模型中的最佳解决方案的绝热演化的数值模拟来证明了所提出的模型的可行性。总的来说，所描述的方法不仅限于武器管理的上下文，而是对模型汉密尔顿的稍作修改，适用于工人任务分配优化。索引术语 - 无绝热的量子计算，武器目标分配，ISING模型
用于模拟量子多态性的张量网络方法...
3.2 使用不同优化方法计算 QAOA 假设状态的张量网络线图。“默认”和“对角线”分别显示使用全矩阵门和对角线门方法的图 3.1 所示电路的张量网络线图。“ZZ 门 + 对角线”是通过在应用公式 3.4 获得的简化量子电路上使用对角线门方法获得的。该图演示了如何通过改进量子算法到张量网络的转换来降低网络的复杂性，从而为寻找收缩阶和收缩本身提供加速。....................................................................................................................................................................................................................................................................36
具有量子传感器网络的解析函数的海森堡缩放测量协议
纠缠是量子技术的宝贵资源。在计量学中，纠缠探针比非纠缠探针能进行更精确的测量 [ 1 – 6 ]。除了使用纠缠探针来增强对单个参数的测量之外，利用纠缠来同时估计多个参数或这些参数的函数最近也引起了人们的兴趣，因为它在纳米级核磁共振成像等任务中具有潜在的应用价值 [ 7 – 15 ]。在本文中，我们致力于推广参考文献 [ 15 ] 的工作，该工作证明了与 d 个量子比特耦合的 d 个参数的线性组合的估计量的方差下限。我们将这种方法推广到测量 d 个参数的任意实值解析函数，并且我们表明纠缠可以将这种估计的方差降低 O(d) 倍。最后，我们提出了一种在长测量时间极限内渐近地实现最优方差的协议。此外，当参数耦合到 d 干涉仪或干涉仪和量子比特的组合时，我们提出了一种类似的海森堡缩放协议来改善测量噪声。然而，在这种情况下，我们缺乏最优性的证明。我们还可以使用参考文献 [ 16 ] 中提出的协议将参数耦合到通过同差测量检测到的连续变量。我们还将研究这种协议在场插值中的应用。假设 se
变分量子电路制备低能对称态
摘要：我们探索如何构建量子电路，通过将给定汉密尔顿量显式编码到电路中来计算对称子空间内给定汉密尔顿量对应的最低能量状态。我们创建显式酉和变分训练酉，将由定义子空间中的 ansatz A(oL) 输出的任何矢量映射到对称空间中的矢量。对参数进行变分训练以最小化能量，从而将输出保持在标记的对称值内。该方法针对使用旋转和反射对称的自旋 XXZ 汉密尔顿量和使用 S 2 对称的 S z = 0 子空间内的 % 汉密尔顿量进行了测试。我们发现变分训练的酉在深度非常低的电路中给出了良好的结果，因此可用于在近期量子计算机中准备对称状态。
高精度量子计算策略...
退相干和门误差严重限制了最先进的量子计算机的能力。这项工作引入了一种量子化学参考状态误差缓解 (REM) 策略，该策略可以直接在当前和近期的设备上实现。REM 可以与现有的缓解程序一起使用，同时只需要最少的后处理，并且只需要一次或不需要额外的测量。该方法与底层量子力学假设无关，并且专为变分量子特征值求解器 (VQE) 而设计。在超导量子硬件上证明了小分子 (H 2、HeH + 和 LiH) 基态能量计算精度提高了两个数量级。深度超过 1000 个两量子比特门的噪声电路的模拟用于论证该方法的可扩展性。
布凯里 / 弗朗西斯科
2013 年匈牙利布达佩斯维格纳核物理研究所（匈牙利科学院）和罗兰大学（ELTE）客座研究员 2012 年在 SISSA - Trieste 获得统计物理学博士学位。论文：“代数 Bethe Ansatz 中的矩阵元素：统计物理学中的新应用”。导师：G. Mussardo。 2008 年在博洛尼亚大学获得物理学“Laurea Specialistica”（理学硕士）（110/110 优异成绩）。论文：“可积 O(6) sigma 模型和规范弦对偶”。导师：F. Ravanini。 2006 年在摩德纳和雷焦艾米利亚大学获得物理学“Laurea”（理学学士）（110/110 优异成绩）。论文：“Conduzione di una simulazione cosmologica su calcolatore parallo al CINECA（在 CINECA 的并行超级计算机上运行宇宙学模拟）”。顾问：C. Calandra Bonaura。
量子机器学习的量子嵌入搜索
摘要 —本文介绍了一种自动搜索算法（QES，发音为“quest”），该算法为监督量子机器学习推导出纠缠布局的最佳设计。首先，我们使用 CNOT 门建立纠缠结构与有向多图表示之间的联系，从而实现明确定义的搜索空间。所提出的将量子纠缠编码为基因型向量的方案将 ansatz 优化与经典机器学习联系起来，允许在任何明确定义的搜索空间上进行有效搜索。其次，我们激发纠缠级别以将搜索空间的基数降低到实际实现的可行大小。最后，我们通过基于模型的顺序优化使用代理模型来降低评估真实损失函数的成本。我们在模拟和基准数据集（包括 Iris、Wine 和乳腺癌数据集）上证明了我们提出的方法的可行性，这通过经验表明 QES 发现的量子嵌入架构在预测性能方面优于手动设计。
硕士论文项目2025
量子计算中稳健的量子内存。al-尽管在二维中没有稳定的分裂拓扑顺序，但在低能下是否可以出现新兴的分裂动态是一个有趣的问题。先前的一项研究表明，具有群集充电相互作用的2D量子系统可以出现亚维动力学（见图），但是这种动力学的性质仍然未知。我们旨在解决该项目中的这个问题。计划的研究将从2D问题的1D限制开始，并使用分析方法和数值方法（例如Bethe Ansatz和密度 - 矩阵恢复量级化组（DMRG））介绍单个链的量子相图。获得了有关单个链的知识后，将考虑多个梯级，旨在朝向完整的2D系统的物理学。实验性可观察到的状态的电导率和隧道密度，旨在提供可伪造的预测，以指导未来的实验。
![arxiv：2411.04174v1 [cond-mat.str-el] 2024年11月6日](/simg/g:\will\search\icon\source\0\01fa048e43b7ca5590dcc2f68c24504518df7b20.webp)
arxiv：2411.04174v1 [cond-mat.str-el] 2024年11月6日
z/n。在与己贡氮化硼（HBN）排列的菱形堆积石墨烯中，我们发现参数状态QAHC-2和QAHC-3的能量低于传统的QAHC-1，在总填充总填充ν= 1每个moir´e单位单元。这些状态都具有Chern数量C TOT = 1，并且与实验中观察到的QAH效应相结合。较大的QAHC状态具有更好的动能，这是由于Pentalayer石墨烯的独特墨西哥帽子分散剂，可以补偿相互作用能量的损失。与QAHC-1不同，QAHC-2和QAHC-3也打破了Moir'E翻译对称性，并且与Moir´e Band绝缘子明显不同。我们还简要讨论了整数QAHC和分数QAHC态在填充ν= 2/3的竞争此外，我们注意到Moir'E潜力的重要性。较大的Moir´e电势可以大大改变相图，甚至有利于C = 2 Chern频段的QAHC-1 ANSATZ。