मोंटे कार्लो इवेंट्स प्लेटोब्लॉकचैन डेटा इंटेलिजेंस के लिए स्टाइल-आधारित क्वांटम जनरेटिव एडवरसैरियल नेटवर्क। लंबवत खोज। ऐ.

मोंटे कार्लो इवेंट्स के लिए स्टाइल-आधारित क्वांटम जनरेटिव एडवरसैरियल नेटवर्क्स

कार्लोस ब्रावो-प्रीटो1,2, जूलियन बैग्लियो3, मार्को सी.ई3, एंथोनी फ्रांसिस3,4, डोरोटा एम. ग्रैबोव्स्का3, और स्टेफ़ानो कैराज़ा1,3,5

1क्वांटम रिसर्च सेंटर, टेक्नोलॉजी इनोवेशन इंस्टीट्यूट, अबू धाबी, संयुक्त अरब अमीरात
2डिपार्टमेंट डी फिसिका क्वांटिका आई एस्ट्रोफिसिका और इंस्टीट्यूट डी सिएन्सिस डेल कॉसमॉस (आईसीसीयूबी), यूनिवर्सिटैट डी बार्सिलोना, बार्सिलोना, स्पेन।
3सैद्धांतिक भौतिकी विभाग, सीईआरएन, सीएच-1211 जिनेवा 23, स्विट्जरलैंड।
4भौतिकी संस्थान, राष्ट्रीय यांग मिंग चियाओ तुंग विश्वविद्यालय, सिंचू 30010, ताइवान।
5टीआईएफ लैब, डिपार्टिमेंटो डि फिसिका, यूनिवर्सिटा डिगली स्टडी डि मिलानो और आईएनएफएन सेज़ियोन डि मिलानो, मिलान, इटली।

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सार

हम मोंटे कार्लो इवेंट जेनरेशन के लिए जेनरेटिव एडवरसैरियल लर्निंग के संदर्भ में एक वैकल्पिक क्वांटम जनरेटर आर्किटेक्चर का प्रस्ताव और मूल्यांकन करते हैं, जिसका उपयोग लार्ज हैड्रॉन कोलाइडर (एलएचसी) में कण भौतिकी प्रक्रियाओं का अनुकरण करने के लिए किया जाता है। हम ज्ञात अंतर्निहित वितरणों से उत्पन्न कृत्रिम डेटा पर क्वांटम नेटवर्क को लागू करके इस पद्धति को मान्य करते हैं। फिर नेटवर्क को विशिष्ट एलएचसी बिखरने की प्रक्रियाओं के मोंटे कार्लो-जनित डेटासेट पर लागू किया जाता है। नया क्वांटम जनरेटर आर्किटेक्चर अत्याधुनिक कार्यान्वयन के सामान्यीकरण की ओर ले जाता है, जिससे उथले-गहराई वाले नेटवर्क के साथ भी छोटे कुल्बैक-लीब्लर विचलन प्राप्त होते हैं। इसके अलावा, क्वांटम जनरेटर छोटे प्रशिक्षण नमूना सेटों के साथ प्रशिक्षित होने पर भी अंतर्निहित वितरण कार्यों को सफलतापूर्वक सीखता है; यह डेटा वृद्धि अनुप्रयोगों के लिए विशेष रूप से दिलचस्प है। हम इसकी हार्डवेयर-स्वतंत्र व्यवहार्यता का परीक्षण करने के लिए इस नवीन पद्धति को दो अलग-अलग क्वांटम हार्डवेयर आर्किटेक्चर, ट्रैप्ड-आयन और सुपरकंडक्टिंग प्रौद्योगिकियों पर तैनात करते हैं।

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[1] ट्रैविस एस. हंबल, एंड्रिया डेलगाडो, राफेल पूसर, क्रिस्टोफर सेक, रयान बेनिंक, विसेंट लेटन-ओर्टेगा, सी.-सी। जोसेफ वांग, यूजीन डुमित्रेस्कु, टाइटस मॉरिस, कैथलीन हैमिल्टन, दिमित्री लियाख, प्रसन्ना डेट, यान वांग, निकोलस ए। पीटर्स, कैथरीन जे। इवांस, मार्सेल डेमार्टेउ, एलेक्स मैककेस्की, थिएन गुयेन, सुसान क्लार्क, मेलिसा रेविल, अल्बर्टो डि मेग्लियो, मिशेल ग्रॉसी, सोफिया वैलेकोर्सा, केर्स्टिन बोरास, कार्ल जेन्सन, और डिर्क क्रुकर, "स्नोमास व्हाइट पेपर: क्वांटम कंप्यूटिंग सिस्टम्स एंड सॉफ्टवेयर फॉर हाई-एनर्जी फिजिक्स रिसर्च", arXiv: 2203.07091.

[2] एंड्रियास एडेलमैन, वाल्टर हॉपकिंस, इवेंजेलोस कौरलिटिस, माइकल कगन, ग्रेगोर कासिएक्ज़का, क्लॉडियस क्रॉस, डेविड शिह, विनीसियस मिकुनी, बेंजामिन नचमैन, केविन पेड्रो, और डैनियल विंकलेहनर, "उच्च ऊर्जा भौतिकी के लिए सरोगेट मॉडल और अलग-अलग प्रोग्रामिंग के लिए नई दिशाएँ डिटेक्टर सिमुलेशन", arXiv: 2203.08806.

[3] एंड्रिया डेलगाडो, कैथलीन ई. हैमिल्टन, प्रसन्ना डेट, जीन-रोच व्लिमेंट, डुआर्टे मैगानो, यासर उमर, पेड्रामे बरगासा, एंथोनी फ्रांसिस, एलेसियो जियानेले, लोरेंजो सेस्टिनी, डोनाटेला लुचेसी, डेविड ज़ुलियानी, डेविड निकोत्रा, जैको डे व्रीस, डोमिनिका डिबेनेडेटो, मिरियम लुसियो मार्टिनेज, एडुआर्डो रोड्रिग्स, कार्लोस वाज़क्वेज़ सिएरा, सोफिया वैलेकोर्सा, जेसी थेलर, कार्लोस ब्रावो-प्रीटो, सु येओन चांग, ​​जेफरी लज़ार, और कार्लोस ए. अर्गुएल्स, "उच्च-ऊर्जा भौतिकी में डेटा विश्लेषण के लिए क्वांटम कंप्यूटिंग" , arXiv: 2203.08805.

[4] युक्सुआन डू, ज़ुओझुओ तू, बुजियाओ वू, जिओ युआन, और दाचेंग ताओ, "क्वांटम जेनरेटिव लर्निंग की शक्ति", arXiv: 2205.04730.

[5] स्टेफ़ानो कैराज़ा, स्टावरोस एफथिमिउ, मार्को लाज़ारिन, और एंड्रिया पास्क्वेल, "क्वांटम कंप्यूटिंग के लिए एक ओपन-सोर्स मॉड्यूलर फ्रेमवर्क", arXiv: 2202.07017.

[6] सैंड्रा न्गुएम्टो और विसेंट लेयटन-ओर्टेगा, "री-क्यूजीएएन: एक अनुकूलित प्रतिकूल क्वांटम सर्किट लर्निंग फ्रेमवर्क", arXiv: 2208.02165.

[7] गैब्रिएल एग्लियार्डी, मिशेल ग्रॉसी, मैथ्यू पेलेन, और एनरिको प्राति, "प्राथमिक कण प्रक्रियाओं का क्वांटम एकीकरण", भौतिकी अक्षर B 832, 137228 (2022).

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[9] एंड्रिया डेलगाडो और कैथलीन ई. हैमिल्टन, "उच्च ऊर्जा भौतिकी में अनसुपरवाइज्ड क्वांटम सर्किट लर्निंग", arXiv: 2203.03578.

[10] सुलेमान अल्वी, क्रिश्चियन बाउर, और बेंजामिन नचमन, "कोलाइडर भौतिकी के लिए क्वांटम विसंगति का पता लगाना", arXiv: 2206.08391.

[11] ओरिएल किस, मिशेल ग्रॉसी, एनरिक काजोमोविट्ज़, और सोफिया वैलेकोर्सा, "मोंटे कार्लो इवेंट जेनरेशन के लिए कंडीशनल बॉर्न मशीन", arXiv: 2205.07674.

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