Rapoartele de amplitudine și stările cuantice ale rețelei neuronale

[1] Scott Aaronson și Alex Arkhipov „Complexitatea computațională a opticii liniare” (2011).
https: / / doi.org/ 10.1145 / 1993636.1993682

[2] Clement Cannone Comunicare personală (2021).

[3] Clément L. Canonne, Dana Ron și Rocco A. Servedio, „Testing Probability Distributions using Conditional Samples” SIAM Journal on Computing 44, 540–616 (2015).
https: / / doi.org/ 10.1137 / 130945508

[4] Clement L. Canonne, Xi Chen, Gautam Kamath, Amit Levi și Erik Waingarten, „Random Restrictions of High Dimensional Distributions and Uniformity Testing with Subcube Conditioning” Proceedings of the Thirty-Second Annual ACM-SIAM Symposium on Discrete Algorithms 321–336 2021).

[5] Giuseppe Carleo, Yusuke Nomura și Masatoshi Imada, „Construirea reprezentărilor exacte ale sistemelor cuantice cu mai multe corpuri cu rețele neuronale profunde” Nature Communications 9, 5322 (2018).
https:/​/​doi.org/​10.1038/​s41467-018-07520-3

[6] Giuseppe Carleo și Matthias Troyer „Rezolvarea problemei cuantice a mai multor corpuri cu rețele neuronale artificiale” Science 355, 602–606 (2017).
https://​/​doi.org/​10.1126/​science.aag2302

[7] Sourav Chakraborty, Eldar Fischer, Yonatan Goldhirsh și Arie Matsliah, „Despre puterea eșantioanelor condiționate în testarea distribuției” Proceedings of the 4th Conference on Innovations in Theoretical Computer Science 561–580 (2013).
https: / / doi.org/ 10.1145 / 2422436.2422497

[8] Martin Dyer, Alan Frieze și Ravi Kannan, „A Random Polynomial-Time Algorithm for Aproximating the Volume of Convex Bodies” J. ACM 38, 1–17 (1991).
https: / / doi.org/ 10.1145 / 102782.102783

[9] Alan Frieze, Ravi Kannan și Santosh Vempala, „Fast Monte-Carlo Algorithms for Finding Low-Rank Aproximations” J. ACM 51, 1025–1041 (2004).
https: / / doi.org/ 10.1145 / 1039488.1039494

[10] Xun Gaoand Lu-Ming Duan „Reprezentarea eficientă a stărilor cuantice cu mai multe corpuri cu rețele neuronale profunde” Nature Communications 8, 662 (2017).
https:/​/​doi.org/​10.1038/​s41467-017-00705-2

[11] Vojtech Havlicek și Sergii Strelchuk „Circuitele de eșantionare Quantum Schur pot fi puternic simulate” Fizic. Rev. Lett. 121, 060505 (2018).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.121.060505

[12] Geoffrey E. Hinton „Produsele de formare ale experților prin minimizarea divergenței contrastante” Neural Computation 14, 1771–1800 (2002).
https: / / doi.org/ 10.1162 / 089976602760128018

[13] Mark Huber „Algoritmi de aproximare pentru constanta de normalizare a distribuțiilor Gibbs” The Annals of Applied Probability 25 (2015).
https://​/​doi.org/​10.1214/​14-aap1015

[14] Mark Jerrum „Generarea aleatorie a structurilor combinatorii dintr-o distribuție uniformă (rezumat extins)” Proceedings of the 12th Colocvium on Automata, Languages ​​and Programming 290–299 (1985).

[15] Mark R. Jerrum, Leslie G. Valiant și Vijay V. Vazirani, „Generație aleatorie de structuri combinatorii dintr-o distribuție uniformă” Theoretical Computer Science 43, 169–188 (1986).
https:/​/​doi.org/​10.1016/​0304-3975(86)90174-X
https: / / www.sciencedirect.com/ science / article / pii / 030439758690174X

[16] Bjarni Jónsson, Bela Bauer și Giuseppe Carleo, „Stări ale rețelei neuronale pentru simularea clasică a calculului cuantic” arXiv e-prints arXiv:1808.05232 (2018).
https://​/​doi.org/​10.48550/​ARXIV.1808.05232
arXiv: 1808.05232

[17] Richard M Karp, Michael Luby și Neal Madras, „Algoritmi de aproximare Monte-Carlo pentru probleme de enumerare” Journal of Algorithms 10, 429–448 (1989).
https:/​/​doi.org/​10.1016/​0196-6774(89)90038-2
https: / / www.sciencedirect.com/ science / article / pii / 0196677489900382

[18] Matthieu Lerasle „Lecture Notes: Selected topics on robust statistical learning theory” arXiv e-prints arXiv:1908.10761 (2019).
https://​/​doi.org/​10.48550/​ARXIV.1908.10761
arXiv: 1908.10761

[19] Philip M. Longand Rocco A. Servedio „Mașinile Boltzmann restricționate sunt greu de evaluat sau de simulat” Proceedings of the 27th International Conference on International Conference on Machine Learning 703–710 (2010).

[20] James Martens, Arkadev Chattopadhya, Toni Pitassi și Richard Zemel, „On the Representational Efficiency of Restricted Boltzmann Machines” Curran Associates, Inc. (2013).
http://​/​papers.nips.cc/​paper/​5020-on-the-representational-efficiency-of-restricted-boltzmann-machines.pdf

[21] Matija Medvidović și Giuseppe Carleo „Classical variational simulation of the Quantum Approximate Optimization Algorithm” npj Quantum Information 7, 101 (2021).
https: / / doi.org/ 10.1038 / s41534-021-00440-z
arXiv: 2009.01760

[22] Imdad SB Sardharwalla, Sergii Strelchuk și Richard Jozsa, „Quantum Conditional Query Complexity” Quantum Info. Calculator. 17, 541–567 (2017).

[23] P. Smolensky „Procesarea informațiilor în sistemele dinamice: fundamentele teoriei armoniei” MIT Press (1986).

[24] Daniel Štefankovič, Santosh Vempala și Eric Vigoda, „Adaptive Simulated Annealing: A near-Optimal Connection between Sampling and Counting” J. ACM 56 (2009).
https: / / doi.org/ 10.1145 / 1516512.1516520

[25] Ewin Tang „Un algoritm clasic de inspirație cuantică pentru sistemele de recomandare” Proceedings of the 51th Annual ACM SIGACT Symposium on Theory of Computing 217–228 (2019).
https: / / doi.org/ 10.1145 / 3313276.3316310

[26] LG Valiant „Complexitatea calculării permanentelor” Teoretic Computer Science 8, 189–201 (1979).
https:/​/​doi.org/​10.1016/​0304-3975(79)90044-6
https: / / www.sciencedirect.com/ science / article / pii / 0304397579900446

[27] Maarten Van Den Nest „Simularea calculatoarelor cuantice cu metode probabilistice” Informații cuantice. Calculator. 11, 784–812 (2011).