振幅比和神经网络量子态

振幅比和神经网络量子态

振幅比和神经网络量子态柏拉图区块链数据智能。垂直搜索。人工智能。

沃伊泰克·哈夫利切克

IBM Quantum、IBM TJ Watson 研究中心

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抽象

神经网络量子态 (NQS) 通过人工神经网络表示量子波函数。 在这里,我们研究了 [Science, 355, 6325, pp. 602-606 (2017)] 中定义的 NQS 提供的波函数访问,并将其与分布测试的结果相关联。 这导致改进了此类 NQS 的分布测试算法。 它还激发了波函数访问模型的独立定义:振幅比访问。 我们将其与先前在量子算法反量化研究中考虑的样本和样本和查询访问模型进行比较。 首先,我们表明振幅比访问严格强于样本访问。 其次,我们认为振幅比访问严格弱于样本和查询访问,但也表明它保留了许多模拟功能。 有趣的是,我们仅在计算假设下显示这种分离。 最后,我们使用与分布测试算法的连接来生成仅具有三个节点的 NQS,该节点未对有效波函数进行编码且无法从中进行采样。

►BibTeX数据

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