কোয়ান্টাম অবজারভেবলের অভিযোজিত অনুমান

কোয়ান্টাম অবজারভেবলের অভিযোজিত অনুমান

সময় স্ট্যাম্প: 26 জানুয়ারী, 2023 8:26 এএম

এরিয়েল Shlosberg1,2, অ্যান্ড্রু জে জেনা3,4, প্রিয়াঙ্কা মুখোপাধ্যায়3,4, Jan F. Haase3,5,6, ফেলিক্স লেডিটস্কি3,4,7,8, এবং লুকা ডেলান্টোনিও3,5,9

1JILA, কলোরাডো বিশ্ববিদ্যালয় এবং ন্যাশনাল ইনস্টিটিউট অফ স্ট্যান্ডার্ডস অ্যান্ড টেকনোলজি, বোল্ডার, CO 80309, USA
2পদার্থবিদ্যা বিভাগ, কলোরাডো বিশ্ববিদ্যালয়, বোল্ডার, CO 80309, USA
3ইনস্টিটিউট ফর কোয়ান্টাম কম্পিউটিং, ইউনিভার্সিটি অফ ওয়াটারলু, ওয়াটারলু, ON N2L 3G1, কানাডা
4কম্বিনেটরিক্স এবং অপ্টিমাইজেশান বিভাগ, ওয়াটারলু বিশ্ববিদ্যালয়, ওয়াটারলু, ON N2L 3G1, কানাডা
5পদার্থবিদ্যা ও জ্যোতির্বিদ্যা বিভাগ, ওয়াটারলু বিশ্ববিদ্যালয়, ওয়াটারলু, ON N2L 3G1, কানাডা
6তাত্ত্বিক পদার্থবিদ্যা এবং IQST ইনস্টিটিউট, Universität Ulm, D-89069 Ulm, Germany
7গণিত এবং আইকিউআইএসটি বিভাগ, ইলিনয় বিশ্ববিদ্যালয় আরবানা-চ্যাম্পেইন, আরবানা, আইএল 61801, মার্কিন যুক্তরাষ্ট্র
8পেরিমিটার ইনস্টিটিউট ফর থিওরিটিক্যাল ফিজিক্স, ওয়াটারলু, ON N2L 2Y5, কানাডা
9পদার্থবিদ্যা ও জ্যোতির্বিদ্যা বিভাগ, এক্সেটার বিশ্ববিদ্যালয়, স্টকার রোড, এক্সেটার EX4 4QL, যুক্তরাজ্য

এই কাগজ আকর্ষণীয় খুঁজুন বা আলোচনা করতে চান? স্কাইটে বা স্কাইরেটে একটি মন্তব্য দিন.

বিমূর্ত

কোয়ান্টাম অবজারভেবলের সঠিক অনুমান বিজ্ঞানের একটি গুরুত্বপূর্ণ কাজ। হার্ডওয়্যারের অগ্রগতির সাথে, একটি কোয়ান্টাম সিস্টেম পরিমাপ করা ক্রমবর্ধমান চাহিদা হয়ে উঠবে, বিশেষ করে বৈচিত্র্যমূলক প্রোটোকলগুলির জন্য যার জন্য ব্যাপক নমুনা প্রয়োজন। এখানে, আমরা একটি পরিমাপ স্কিম প্রবর্তন করি যা পূর্বে প্রাপ্ত ডেটার উপর ভিত্তি করে অনুমানকারীকে অভিযোজিতভাবে পরিবর্তন করে। আমাদের অ্যালগরিদম, যাকে আমরা AEQuO বলি, অবিচ্ছিন্নভাবে আনুমানিক গড় এবং পর্যবেক্ষণযোগ্য বিবেচিত এর সংশ্লিষ্ট ত্রুটি উভয়ই পর্যবেক্ষণ করে এবং এই তথ্যের উপর ভিত্তি করে পরবর্তী পরিমাপের পদক্ষেপ নির্ধারণ করে। আমরা পাউলি অপারেটরদের উপসেটগুলিতে ওভারল্যাপ এবং নন-বিটওয়াইজ কমিউটেশন সম্পর্ক উভয়ের জন্যই অনুমতি দিই যেগুলি একই সাথে অনুসন্ধান করা হয়, যার ফলে সংগৃহীত তথ্যের পরিমাণ সর্বাধিক হয়। AEQO দুটি ভেরিয়েন্টে আসে: একটি লোভী বালতি-ভর্তি অ্যালগরিদম যা ছোট সমস্যাগুলির জন্য ভাল পারফরম্যান্স সহ, এবং একটি মেশিন লার্নিং-ভিত্তিক অ্যালগরিদম বড় উদাহরণগুলির জন্য আরও অনুকূল স্কেলিং সহ৷ এই সাবরুটিনগুলির দ্বারা নির্ধারিত পরিমাপের কনফিগারেশনটি অনুমানকারীর ত্রুটি কম করার জন্য আরও পোস্ট-প্রসেস করা হয়। আমরা রসায়ন হ্যামিল্টোনিয়ানদের উপর আমাদের প্রোটোকল পরীক্ষা করি, যার জন্য AEQuO ত্রুটি অনুমান সরবরাহ করে যা বিভিন্ন গ্রুপিং কৌশল বা এলোমেলো পরিমাপের উপর ভিত্তি করে সমস্ত অত্যাধুনিক পদ্ধতিতে উন্নতি করে, এইভাবে বর্তমান এবং ভবিষ্যতের কোয়ান্টাম অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে পরিমাপের টোলকে অনেক কম করে।

প্লাটোব্লকচেন ডেটা ইন্টেলিজেন্সের কোয়ান্টাম অবজারভেবলের অভিযোজিত অনুমান। উল্লম্ব অনুসন্ধান. আ.

বৈশিষ্ট্যযুক্ত চিত্র: AEqUO এর স্কিম, আমাদের পরিমাপ অ্যালগরিদম। একটি পর্যবেক্ষণযোগ্য O ইনপুট হিসাবে দেওয়া হয় এবং একটি ওজনযুক্ত গ্রাফের মাধ্যমে উপস্থাপন করা হয়, যেখান থেকে অনুমানকারীর গড় এবং ত্রুটি পুনরুদ্ধার করা সম্ভব। O-এর একযোগে পরিমাপযোগ্য অংশগুলির সাথে সঙ্গতিপূর্ণ গ্রাফের চক্রটি খুঁজে পাওয়ার পর, মেশিন লার্নিং (ML) বা বাকেট ফিলিং (BF) সাবরুটিনের মাধ্যমে শটগুলি বরাদ্দ করা হয়। পরিমাপের বাজেট শেষ হয়ে গেলে, পোস্ট-প্রসেসিং প্রয়োগ করা হয় এবং গড় এবং ত্রুটি অনুমানের চূড়ান্ত মান প্রাপ্ত হয়।

জনপ্রিয় সংক্ষিপ্তসার

কোয়ান্টাম সিস্টেম, ক্লাসিক্যাল সিস্টেমের বিপরীতে, প্রতিবার পরিমাপ করার সময় অপরিবর্তনীয়ভাবে ধ্বংস হয়। যখন কেউ কোয়ান্টাম সিস্টেম থেকে তথ্য বের করতে চায় তখন এর গভীর প্রভাব রয়েছে। উদাহরণস্বরূপ, যখন একটি পর্যবেক্ষণযোগ্য গড় মান অনুমান করতে হবে, তখন প্রায়ই পুরো পরীক্ষাটি কয়েকবার পুনরাবৃত্তি করতে হয়। নিযুক্ত পরিমাপ কৌশলের উপর নির্ভর করে, একই নির্ভুলতা অর্জনের প্রয়োজনীয়তাগুলি যথেষ্ট পরিবর্তিত হয়। এই কাজে, আমরা একটি নতুন পদ্ধতির প্রস্তাব করি যা হার্ডওয়্যারের সংস্থানগুলিকে উল্লেখযোগ্যভাবে কমিয়ে দেয়। আমাদের কৌশলটি অভিযোজিত, এই অর্থে যে ডেটা অধিগ্রহণের সময় পরিমাপ বরাদ্দ শেখে এবং উন্নত করে। উপরন্তু, এটি একই সময়ে পছন্দসই পর্যবেক্ষণযোগ্যকে প্রভাবিত করে গড় এবং ত্রুটি উভয়ই অনুমান করার অনুমতি দেয়। অন্যান্য অত্যাধুনিক পদ্ধতির সাথে তুলনা করে, যখন আমাদের প্রোটোকল ব্যবহার করা হয় তখন আমরা অনুমানের নির্ভুলতায় ধারাবাহিক এবং যথেষ্ট উন্নতি প্রদর্শন করি।

► বিবিটেক্স ডেটা

। তথ্যসূত্র

[1] PW Shor "কোয়ান্টাম কম্পিউটেশনের জন্য অ্যালগরিদম: বিযুক্ত লগারিদম এবং ফ্যাক্টরিং" কম্পিউটার সায়েন্স 35-124 (134) এর ফাউন্ডেশনের উপর 1994 তম বার্ষিক সিম্পোজিয়াম।
https://​doi.org/​10.1109/​SFCS.1994.365700

[2] মাইকেল এ. নিলসেন্যান্ড আইসাক এল. চুয়াং "কোয়ান্টাম কম্পিউটেশন এবং কোয়ান্টাম তথ্য" কেমব্রিজ ইউনিভার্সিটি প্রেস (2010)।
https: / / doi.org/ 10.1017 / CBO9780511976667

[3] আন্তোনিও অ্যাসিন, ইমানুয়েল ব্লোচ, হ্যারি বুহরম্যান, টমাসো ক্যালার্কো, ক্রিস্টোফার আইচলার, জেনস আইজার্ট, ড্যানিয়েল এস্টেভ, নিকোলাস গিসিন, স্টেফেন জে গ্লেসার, ফেডর জেলেজকো, স্টেফান কুহর, ম্যাকিয়েজ লেওয়েনস্টাইন, ম্যাক্স এফ রিডেল, পিট ও স্মিড, রব দ্য ওয়েল , ইয়ান ওয়ালমসলে, এবং ফ্রাঙ্ক কে উইলহেম, "কোয়ান্টাম টেকনোলজিস রোডম্যাপ: একটি ইউরোপীয় সম্প্রদায়ের দৃষ্টিভঙ্গি" পদার্থবিজ্ঞানের নিউ জার্নাল 20, 080201 (2018)।
https://​doi.org/​10.1088/​1367-2630/​aad1ea
arXiv: 1712.03773

[4] জন প্রিসকিল “NISQ যুগে কোয়ান্টাম কম্পিউটিং এবং তার পরেও” কোয়ান্টাম 2, 79 (2018)।
https:/​/​doi.org/​10.22331/​q-2018-08-06-79
arXiv: 1801.00862

[5] আইএম জর্জস্কু, এস. আশহাব, এবং ফ্রাঙ্কো নরি, "কোয়ান্টাম সিমুলেশন" আধুনিক পদার্থবিজ্ঞানের পর্যালোচনা 86, 153-185 (2014)।
https: / / doi.org/ 10.1103 / RevModPhys.86.153
arXiv: 1308.6253

[6] মারি কারমেন বানুলস, রেনার ব্লাট, জ্যাকোপো কাতানি, অ্যালেসিও সেলি, জুয়ান ইগনাসিও সিরাক, মার্সেলো ডালমন্টে, লিওনার্দো ফালানি, কার্ল জ্যানসেন, ম্যাকিয়েজ লেওয়েনস্টেইন, এবং সিমোন মন্টেঞ্জেরো, "কোয়ান্টাম প্রযুক্তির মধ্যে জালি গেজ তত্ত্বের অনুকরণ", ইউরোপীয় D74 -1 (42)।
https://​/​doi.org/​10.1140/​epjd/​e2020-100571-8
arXiv: 1911.00003

[7] Jan F. Haase, Luca Dellantonio, Alessio Celi, Danny Paulson, Angus Kan, Karl Jansen, and Christine A Muschik, "কণা পদার্থবিদ্যায় গেজ তত্ত্বের কোয়ান্টাম এবং ক্লাসিক্যাল সিমুলেশনের জন্য একটি সম্পদ দক্ষ পদ্ধতি" কোয়ান্টাম 5, 393 (2021)।
https:/​/​doi.org/​10.22331/​q-2021-02-04-393
arXiv: 2006.14160

[8] ড্যানি পলসন, লুকা ডেলান্টোনিও, জান এফ. হ্যাসে, অ্যালেসিও সেলি, অ্যাঙ্গাস কান, অ্যান্ড্রু জেনা, ক্রিশ্চিয়ান কোকেল, রিক ভ্যান বিজনেন, কার্ল জ্যানসেন, পিটার জোলার এবং ক্রিস্টিন এ. মুশিক, "কোয়ান্টামে ল্যাটিস গেজ তত্ত্বগুলিতে 2D প্রভাবের অনুকরণ কম্পিউটার” PRX কোয়ান্টাম 2, 030334 (2021)।
https://​doi.org/​10.1103/​PRXQuantum.2.030334
arXiv: 2008.09252

[9] Yudong Cao, Jonathan Romero, Jonathan P. Olson, Matthias Degroote, Peter D. Johnson, Mária Kieferova, Ian D. Kivlichan, Tim Menke, Borja Peropadre, Nicolas PD Sawaya, Sukin Sim, Libor Veis, and Alan Aspuru-Guzik, “ কোয়ান্টাম কম্পিউটিং এর যুগে কোয়ান্টাম কেমিস্ট্রি” রাসায়নিক পর্যালোচনা 119, 10856–10915 (2019)।
https://​/​doi.org/​10.1021/​acs.chemrev.8b00803
arXiv: 1812.09976

[10] জন প্রিসকিল "কোয়ান্টাম কম্পিউটিং 40 বছর পরে" arXiv প্রিপ্রিন্ট (2021)।
https://​doi.org/​10.48550/​arXiv.2106.10522
arXiv: 2106.10522

[11] Heinz-Peter Breuerand Francesco Petruccione "ওপেন কোয়ান্টাম সিস্টেমের তত্ত্ব" অক্সফোর্ড ইউনিভার্সিটি প্রেস অন ডিমান্ড (2002)।
https: / / doi.org/ 10.1093 / acprof: oso / 9780199213900.001.0001

[12] Y. Cao, J. Romero, এবং A. Aspuru-Guzik, "ড্রাগ আবিষ্কারের জন্য কোয়ান্টাম কম্পিউটিং এর সম্ভাবনা" IBM Journal of Research and Development 62, 6:1–6:20 (2018)।
https://​doi.org/​10.1147/JRD.2018.2888987

[13] WM Itano, JC Bergquist, JJ Bollinger, JM Gilligan, DJ Heinzen, FL Moore, MG Raizen, and DJ Wineland, "কোয়ান্টাম প্রজেকশন নয়েজ: দুই-স্তরের সিস্টেমে জনসংখ্যার ওঠানামা" শারীরিক পর্যালোচনা A 47, 3554–3570 (1993)।
https: / / doi.org/ 10.1103 / ফিজারিভা 47.3554

[14] মার্কো সেরেজো, অ্যান্ড্রু আররাস্মিথ, রায়ান বাব্বুশ, সাইমন সি বেঞ্জামিন, সুগুরু এন্ডো, কেইসুকে ফুজি, জারড আর ম্যাকক্লিন, কোসুকে মিতারাই, জিয়াও ইউয়ান, এবং লুকাস সিনসিও, "ভেরিয়েশনাল কোয়ান্টাম অ্যালগরিদম" প্রকৃতি পর্যালোচনা পদার্থবিদ্যা (3-625) .
https:/​/​doi.org/​10.1038/​s42254-021-00348-9
arXiv: 2012.09265

[15] RR ফার্গুসন, L. Dellantonio, A. Al Balushi, K. Jansen, W. Dür, এবং CA Muschik, "পরিমাপ-ভিত্তিক পরিবর্তনশীল কোয়ান্টাম আইজেনসোলভার" শারীরিক পর্যালোচনা পত্র 126, 220501 (2021)।
https: / / doi.org/ 10.1103 / ফিজিরভাইলেট .126.220501
arXiv: 2010.13940

[16] Andrew Jena, Scott Genin, and Michele Mosca, “Pauli Partitioning with Respect to Gate Sets” arXiv preprint (2019)।
https://​doi.org/​10.48550/​arXiv.1907.07859
arXiv: 1907.07859

[17] Jarrod R. McClean, Jonathan Romero, Ryan Babbush, এবং Alan Aspuru-Guzik, "ভেরিয়েশনাল হাইব্রিড কোয়ান্টাম-ক্লাসিক্যাল অ্যালগরিদমের তত্ত্ব" পদার্থবিজ্ঞানের নিউ জার্নাল 18, 023023 (2016)।
https:/​/​doi.org/​10.1088/​1367-2630/​18/​2/​023023
arXiv: 1509.04279

[18] Vladyslav Verteletskyi, Tzu-Ching Yen, এবং Artur F. Izmaylov, "একটি সর্বনিম্ন চক্র কভার ব্যবহার করে বৈচিত্রপূর্ণ কোয়ান্টাম ইজেনসোলভারে পরিমাপ অপ্টিমাইজেশান" দ্য জার্নাল অফ কেমিক্যাল ফিজিক্স 152, 124114 (2020)।
https: / / doi.org/ 10.1063 / 1.5141458
arXiv: 1907.03358

[19] Andrew Arrasmith, Lukasz Cincio, Rolando D. Somma, এবং Patrick J. Coles, "ভেরিয়েশনাল অ্যালগরিদমে শট-ফ্রুগাল অপ্টিমাইজেশনের জন্য অপারেটর স্যাম্পলিং" arXiv প্রিপ্রিন্ট (2020)৷
https://​doi.org/​10.48550/​arXiv.2004.06252
arXiv: 2004.06252

[20] Ophelia Crawford, Barnaby van Straaten, Daochen Wang, Thomas Parks, Earl Campbell, and Stephen Brierley, “সীমিত নমুনা ত্রুটির উপস্থিতিতে পাওলি অপারেটরদের দক্ষ কোয়ান্টাম পরিমাপ” কোয়ান্টাম 5, 385 (2021)।
https:/​/​doi.org/​10.22331/​q-2021-01-20-385
arXiv: 1908.06942

[21] সিন-ইয়ুয়ান হুয়াং, রিচার্ড কুয়েং, এবং জন প্রেসকিল, "ডেরান্ডোমাইজেশন দ্বারা পাওলি অবজারভেবলের দক্ষ অনুমান" শারীরিক পর্যালোচনা পত্র 127, 030503 (2021)।
https: / / doi.org/ 10.1103 / ফিজিরভাইলেট .127.030503
arXiv: 2103.07510

[22] Giacomo Torlai, Guglielmo Mazzola, Giuseppe Carleo, and Antonio Mezzacapo, "নিউরাল-নেটওয়ার্ক অনুমানকারীদের সাথে কোয়ান্টাম অবজারভেবলের সঠিক পরিমাপ" শারীরিক পর্যালোচনা গবেষণা 2, 022060 (2020)।
https://​/​doi.org/​10.1103/​PhysRevResearch.2.022060
arXiv: 1910.07596

[23] স্টেফান হিলমিচ, চার্লস হ্যাডফিল্ড, রুডি রেমন্ড, আন্তোনিও মেজাকাপো এবং রবার্ট উইলে, "অগভীর সার্কিটগুলির সাথে কোয়ান্টাম পরিমাপের সিদ্ধান্তের চিত্র" 2021 IEEE ইন্টারন্যাশনাল কনফারেন্স অন কোয়ান্টাম কম্পিউটিং অ্যান্ড ইঞ্জিনিয়ারিং (QCE) 24-34 (2021)।
https://​doi.org/​10.1109/QCE52317.2021.00018

[24] সিন-ইয়ুয়ান হুয়াং, রিচার্ড কুয়েং এবং জন প্রিসকিল, "খুব কম পরিমাপ থেকে একটি কোয়ান্টাম সিস্টেমের অনেক বৈশিষ্ট্যের ভবিষ্যদ্বাণী করা" প্রকৃতি পদার্থবিদ্যা 16, 1050-1057 (2020)।
https:/​/​doi.org/​10.1038/​s41567-020-0932-7
arXiv: 2002.08953

[25] চার্লস হ্যাডফিল্ড, সের্গেই ব্রাভি, রুডি রেমন্ড, এবং আন্তোনিও মেজাকাপো, "স্থানীয়ভাবে পক্ষপাতদুষ্ট ধ্রুপদী ছায়ার সাথে কোয়ান্টাম হ্যামিল্টোনিয়ানদের পরিমাপ" গাণিতিক পদার্থবিদ্যায় যোগাযোগ 391, 951–967 (2022)।
https:/​/​doi.org/​10.1007/​s00220-022-04343-8

[26] চার্লস হ্যাডফিল্ড "এনার্জি এস্টিমেশনের জন্য অভিযোজিত পাওলি শ্যাডোস" arXiv প্রিপ্রিন্ট (2021)।
https://​doi.org/​10.48550/​arXiv.2105.12207
arXiv: 2105.12207

[27] বুজিয়াও উ, জিনঝাও সান, কিউ হুয়াং এবং জিয়াও ইউয়ান, "ওভারল্যাপড গ্রুপিং পরিমাপ: কোয়ান্টাম অবস্থা পরিমাপের জন্য একটি একীভূত কাঠামো" arXiv প্রিপ্রিন্ট (2021)।
https://​doi.org/​10.48550/​arXiv.2105.13091
arXiv: 2105.13091

[28] Masaya Kohda, Ryosuke Imai, Keita Kanno, Kosuke Mitarai, Wataru Mizukami, এবং Yuya O. Nakagawa, "কম্পিউটেশনাল বেসিস স্যাম্পলিং দ্বারা কোয়ান্টাম প্রত্যাশা-মূল্য অনুমান" পদার্থ। রেভ. রেস 4, 033173 (2022)।
https://​/​doi.org/​10.1103/​PhysRevResearch.4.033173

[29] প্রণব গোখলে, অলিভিয়া অ্যাঙ্গিউলি, ইয়ংশান ডিং, কাইওয়েন গুই, টেগু তোমেশ, মার্টিন সুচারা, মার্গারেট মার্টোনোসি, এবং ফ্রেডেরিক টি. চং, “কম্যুটিং ফ্যামিলিতে বিভাজন করে ভেরিয়েশনাল কোয়ান্টাম আইজেনসোলভারে রাষ্ট্রীয় প্রস্তুতিকে মিনিমাইজ করা” arXiv2019 (প্রিপ্রিন্ট)।
https://​doi.org/​10.48550/​arXiv.1907.13623
arXiv: 1907.13623

[30] ইক্কো হামামুরা এবং তাকাশি ইমামিচি "এন্ট্যাঙ্গল পরিমাপ ব্যবহার করে কোয়ান্টাম অবজারভেবলের দক্ষ মূল্যায়ন" npj কোয়ান্টাম তথ্য 6, 1-8 (2020)।
https:/​/​doi.org/​10.1038/​s41534-020-0284-2

[31] Tzu-Ching Yen, Vladyslav Verteletskyi, এবং Artur F. Izmaylov, “Unitary Transformations ব্যবহার করে একক-কিউবিট পরিমাপের এক সিরিজে সমস্ত সামঞ্জস্যপূর্ণ অপারেটরকে পরিমাপ করা” জার্নাল অফ কেমিক্যাল থিওরি অ্যান্ড কম্পিউটেশন 16, 2400–2409 (2020)।
https://​/​doi.org/​10.1021/​acs.jctc.0c00008

[32] Artur F. Izmaylov, Tzu-Ching Yen, রবার্ট A. Lang, এবং Vladyslav Verteletskyi, "ভ্যারিয়েশনাল কোয়ান্টাম Eigensolver পদ্ধতিতে পরিমাপের সমস্যায় একক বিভাজন পদ্ধতি" জার্নাল অফ কেমিক্যাল থিওরি অ্যান্ড কম্পিউটেশন 16, 190-195 ()।
https://​/​doi.org/​10.1021/​acs.jctc.9b00791

[33] Cambyse Rouzé এবং Daniel Stilck França "কয়েকটি কপি থেকে কোয়ান্টাম বহু-বডি সিস্টেম শেখা" arXiv প্রিপ্রিন্ট (2021)।
https://​doi.org/​10.48550/​arXiv.2107.03333
arXiv: 2107.03333

[34] Andrew J. Jenaand Ariel Shlosberg "VQE পরিমাপ অপ্টিমাইজেশান (GitHub সংগ্রহস্থল)" https://​/​github.com/​AndrewJena/​VQE_measurement_optimization (2021)।
https://​/​github.com/​AndrewJena/​VQE_measurement_optimization

[35] স্কট অ্যারনসন এবং ড্যানিয়েল গোটেসম্যান "স্ট্যাবিলাইজার সার্কিটের উন্নত সিমুলেশন" ফিজিক্যাল রিভিউ A 70, 052328 (2004)।
https: / / doi.org/ 10.1103 / ফিজারিভা 70.052328

[36] Coen Bronand Joep Kerbosch “Algorithm 457: finding all cliques of an undirected graph” Communications of the ACM 16, 575–577 (1973)।
https: / / doi.org/ 10.1145 / 362342.362367

[37] Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, Ronald L. Rivest, and Clifford Stein, "Introduction to Algorithms" MIT press (2009)।

[38] Stephan Hoyer, Jascha Sohl-Dickstein, এবং Sam Greydanus, "নিউরাল রিপ্যারামিটারাইজেশন স্ট্রাকচারাল অপ্টিমাইজেশন উন্নত করে" NeurIPS 2019 ডিপ ইনভার্স ওয়ার্কশপ (2019)।
https://​doi.org/​10.48550/​arXiv.1909.04240
arXiv: 1909.04240

[39] হার্বার্ট রবিনস্যান্ড সাটন মনরো "একটি স্টোকাস্টিক আনুমানিক পদ্ধতি" গাণিতিক পরিসংখ্যান 400-407 (1951)।
https://​doi.org/​10.1214/​aoms/​1177729586

[40] Diederik P. Kingmaand Jimmy Ba “Adam: A Method for Stochastic Optimization” 3য় আন্তর্জাতিক সম্মেলন অন লার্নিং রিপ্রেজেন্টেশন (2015)।
https://​doi.org/​10.48550/​arXiv.1412.6980
arXiv: 1412.6980

[41] Stephen Wrightand Jorge Nocedal “Numerical Optimization” Springer Science 35, 7 (1999)।

[42] ফিলিপ ই. গিল্যান্ড ওয়াল্টার মারে "অনিয়ন্ত্রিত অপ্টিমাইজেশনের জন্য কোয়াসি-নিউটন পদ্ধতি" ফলিত গণিতের IMA জার্নাল 9, 91-108 (1972)।
https://​/​doi.org/​10.1093/​imamat/​9.1.91

[43] Chigozie Nwankpa, Winifred Ijomah, Anthony Gachagan, and Stephen Marshall, “Activation functions: Comparison of Trends in Practice and Research for Deep Learning” arXiv preprint (2018)।
https://​doi.org/​10.48550/​arXiv.1811.03378
arXiv: 1811.03378

[44] Fabian HL Essler, Holger Frahm, Frank Göhmann, Andreas Klümper, and Vladimir E Korepin, "The one-dimensional Hubbard model" Cambridge University Press (2005)।

[45] Zonghan Wu, Shirui Pan, Fengwen Chen, Guodong Long, Chengqi Zhang, এবং Philip S. Yu, "গ্রাফ নিউরাল নেটওয়ার্কের উপর একটি ব্যাপক সমীক্ষা" নিউরাল নেটওয়ার্ক এবং লার্নিং সিস্টেম 32, 4-24 (2021) IEEE লেনদেন।
https://​/​doi.org/​10.1109/​TNNLS.2020.2978386
arXiv: 1901.00596

[46] JF Haase, PJ Vetter, T. Unden, A. Smirne, J. Rosskopf, B. Naydenov, A. Stacey, F. Jelezko, MB Plenio, এবং SF Huelga, "ডায়মন্ডে স্পিন কুবিটের জন্য নিয়ন্ত্রণযোগ্য অ-মার্কোভিয়েনিটি" শারীরিক পর্যালোচনা পত্র 121, 060401 (2018)।
https: / / doi.org/ 10.1103 / ফিজিরভাইলেট .121.060401
arXiv: 1802.00819

[47] নিকোলাস সি. রুবিন, রায়ান বাবুশ, এবং জ্যারড ম্যাকক্লিন, "হাইব্রিড কোয়ান্টাম অ্যালগরিদমগুলিতে ফার্মিওনিক প্রান্তিক সীমাবদ্ধতার প্রয়োগ" পদার্থবিজ্ঞানের নিউ জার্নাল 20, 053020 (2018)।
https: / / doi.org/ 10.1088 / 1367-2630 / aab919
arXiv: 1801.03524

[48] জন ক্রুশকে "বায়েসিয়ান ডেটা বিশ্লেষণ করছেন: আর, জেএজিএস এবং স্ট্যান সহ একটি টিউটোরিয়াল" একাডেমিক প্রেস (2014)।
https:/​/​doi.org/​10.1016/​B978-0-12-405888-0.09999-2

[49] অ্যান্ড্রু গেলম্যান, জন বি. কার্লিন, হ্যাল এস. স্টার্ন, এবং ডোনাল্ড বি. রুবিন, "বায়েসিয়ান ডেটা বিশ্লেষণ" চ্যাপম্যান হল/ CRC (1995)।

[50] পাওলো ফোরনাসিনি "দৈহিক পরিমাপের অনিশ্চয়তা: পদার্থবিজ্ঞানের পরীক্ষাগারে ডেটা বিশ্লেষণের একটি ভূমিকা" স্প্রিংগার (2008)।
https:/​/​doi.org/​10.1007/​978-0-387-78650-6

[51] রজার এ. হর্ন্যান্ড চার্লস আর. জনসন "ম্যাট্রিক্স বিশ্লেষণ" কেমব্রিজ ইউনিভার্সিটি প্রেস (2012)।

[52] জেডব্লিউ মুনন্দ এল. মোসার "গ্রাফে চক্রের উপর" ইসরায়েল জার্নাল অফ ম্যাথমেটিক্স 3, 23-28 (1965)।
https: / / doi.org/ 10.1007 / BF02760024

[53] Dong C. Liuand Jorge Nocedal "অন দ্য লিমিটেড মেমরি BFGS মেথড ফর লার্জ স্কেল অপ্টিমাইজেশান" গাণিতিক প্রোগ্রামিং 45, 503–528 (1989)।
https: / / doi.org/ 10.1007 / BF01589116

দ্বারা উদ্ধৃত

[২] আন্দ্রেয়াস এলবেন, স্টিভেন টি. ফ্লামিয়া, সিন-ইয়ুয়ান হুয়াং, রিচার্ড কুয়েং, জন প্রেসকিল, বেনোইট ভার্মার্স, এবং পিটার জোলার, "দ্য এলোমেলো পরিমাপের টুলবক্স", প্রকৃতি পর্যালোচনা পদার্থবিদ্যা 5 1, 9 (2023).

[২] জাচারি পিয়ার্স বানসিংহ, ত্জু-চিং ইয়েন, পিটার ডি. জনসন, এবং আর্তুর এফ. ইজমাইলভ, "ভেরিয়েশনাল কোয়ান্টাম অ্যালগরিদমে অ-স্থানীয় পরিমাপের জন্য বিশ্বস্ততা ওভারহেড", arXiv: 2205.07113, (২০১০).

[৩] মাসায়া কোহদা, রিয়োসুকে ইমাই, কেইটা কান্নো, কোসুকে মিতারাই, ওয়াতারু মিজুকামি, এবং ইউয়া ও. নাকাগাওয়া, "কম্পিউটেশনাল বেসিস নমুনা দ্বারা কোয়ান্টাম প্রত্যাশা-মূল্য অনুমান", শারীরিক পর্যালোচনা গবেষণা 4 3, 033173 (2022).

[৪] বুজিয়াও উ, জিনঝাও সান, কিউ হুয়াং এবং জিয়াও ইউয়ান, "ওভারল্যাপড গ্রুপিং পরিমাপ: কোয়ান্টাম অবস্থা পরিমাপের জন্য একীভূত কাঠামো", arXiv: 2105.13091, (২০১০).

[৫] জু-চিং ইয়েন, আদিথ্যা গণেরাম, এবং আর্তুর এফ. ইজমায়লভ, "সামঞ্জস্যপূর্ণ অপারেটর, অ-স্থানীয় রূপান্তর, এবং সহভক্তি অনুমানের সাথে কোয়ান্টাম পরিমাপের নির্ধারক উন্নতি", arXiv: 2201.01471, (২০১০).

[৩] বোজিয়া ডুয়ান এবং চ্যাং-ইউ সিহ, "অগভীর কোয়ান্টাম সার্কিটের সাথে হ্যামিলটোনিয়ান-ভিত্তিক ডেটা লোডিং", শারীরিক পর্যালোচনা এ 106 5, 052422 (2022).

[৭] ড্যানিয়েল মিলার, লরিন ই. ফিশার, ইগর ও. সোকোলভ, প্যানাজিওটিস কেএল। বারকাউটসোস, এবং ইভানো টাভারনেলি, "হার্ডওয়্যার-টেইলর্ড ডায়াগোনালাইজেশন সার্কিট", arXiv: 2203.03646, (২০১০).

[১] ফ্রান্সিসকো এসকুদেরো, ডেভিড ফার্নান্দেজ-ফার্নান্দেজ, গ্যাব্রিয়েল জাউমা, গুইলারমো এফ. পেনাস এবং লুসিয়ানো পেরেইরা, "ভেরিয়েশনাল কোয়ান্টাম অ্যালগরিদমের জন্য হার্ডওয়্যার-দক্ষ entangled পরিমাপ", arXiv: 2202.06979, (২০১০).

[৯] উইলিয়াম কিরবি, মারিও মোটা, এবং আন্তোনিও মেজাকাপো, "একটি কোয়ান্টাম কম্পিউটারে সঠিক এবং দক্ষ ল্যাঙ্কজোস পদ্ধতি", arXiv: 2208.00567, (২০১০).

[১০] লেন জি. গুন্ডারম্যান, "পাওলি অপারেটরদের সংগ্রহকে ন্যূনতম রেজিস্টারে পাওলি অপারেটরদের সমতুল্য সংগ্রহে রূপান্তর করা", arXiv: 2206.13040, (২০১০).

[১১] অ্যান্ড্রু জেনা, স্কট এন. জেনিন, এবং মিশেল মোসকা, "কোলাহলপূর্ণ মধ্যবর্তী-স্কেল কোয়ান্টাম হার্ডওয়্যারে মাল্টিকুবিট ক্লিফোর্ড গেটগুলি ব্যবহার করে পাওলি অপারেটরদের পার্টিশন করার মাধ্যমে বৈচিত্র্য-কোয়ান্টাম-ইজেনসোলভার পরিমাপের অপ্টিমাইজেশন", শারীরিক পর্যালোচনা এ 106 4, 042443 (2022).

[১২] আলেকজান্ডার গ্রেশ এবং মার্টিন ক্লিসচ, "শ্যাডোগ্রুপিং ব্যবহার করে কোয়ান্টাম বহু-বডি হ্যামিল্টোনিয়ানদের দক্ষ শক্তি অনুমানের গ্যারান্টিযুক্ত", arXiv: 2301.03385, (২০১০).

উপরের উদ্ধৃতিগুলি থেকে প্রাপ্ত এসএও / নাসার এডিএস (সর্বশেষে সফলভাবে 2023-01-26 13:33:05 আপডেট হয়েছে)। সমস্ত প্রকাশক উপযুক্ত এবং সম্পূর্ণ উদ্ধৃতি ডেটা সরবরাহ না করায় তালিকাটি অসম্পূর্ণ হতে পারে।

আনতে পারেনি ক্রসরেফ দ্বারা উদ্ধৃত ডেটা শেষ প্রয়াসের সময় 2023-01-26 13:33:03: ক্রসরেফ থেকে 10.22331 / q-2023-01-26-906 এর জন্য উদ্ধৃত ডেটা আনা যায়নি। ডিওআই যদি সম্প্রতি নিবন্ধিত হয় তবে এটি স্বাভাবিক।

এই কাগজটি কোয়ান্টামের অধীনে প্রকাশিত হয়েছে ক্রিয়েটিভ কমন্স অ্যাট্রিবিউশন 4.0 আন্তর্জাতিক (সিসি বাই 4.0) লাইসেন্স. কপিরাইট মূল কপিরাইট ধারক যেমন লেখক বা তাদের প্রতিষ্ঠানের সাথে রয়ে গেছে।

সময় স্ট্যাম্প:

থেকে আরো কোয়ান্টাম জার্নাল