使用循环神经网络从物理观测重构超导量子比特的量子动力学

Nov, 2018

使用循环神经网络从物理观测重构超导量子比特的量子动力学

Using a Recurrent Neural Network to Reconstruct Quantum Dynamics of a Superconducting Qubit from Physical Observations

Emmanuel Flurin, Leigh S. Martin, Shay Hacohen-Gourgy, Irfan Siddiqi

TL;DR本文研究了基于神经网络的方法，能够预测量子系统的演化轨迹，同时提取系统哈密顿量，测量算符和物理参数。该方法可用于噪声表征，参数估计，反馈和优化量子控制。

Abstract

At its core, quantum mechanics is a theory developed to describe fundamental observations in the spectroscopy of solids and gases. Despite these practical roots, however, quantum theory is infamous for being highly counterintuitive, largely due to its intrinsically probabilistic nature

quantum mechanics neural networks superconducting qubit continuous measurement tomography

发现论文，激发创造

递归量子神经网络

通过构建一个由参数化的量子神经元组成的量子循环神经网络（QRNN），将量子计算与循环神经网络相结合，并通过序列学习和整数数字分类等任务进行了演示性能证明。

Jun, 2020

量子神经网络用于量子神经计算

本研究提出了一种新的量子神经网络模型，使用实际存在的环境诱导的退相干的量子系统上的 (经典控制的) 单量子比特操作和测量，从而极大地降低了物理实现的难度。该模型在手写数字识别和其他非线性分类任务中具有优异的非线性分类能力和对噪声的鲁棒性。

May, 2023

使用深度神经网络学习量子系统的潜力

本论文探讨通过无监督学习将量子系统的哈密顿量近似重构，以实现神经网络对量子现象的认识及理解。

Jun, 2020

高效优化和可解释的量子神经网络

我们提出一种基于费米模型的量子神经网络，其物理特性作为输出，并建立了与反向传播相媲美的高效优化，在具有挑战性的经典机器学习基准上具有竞争力的准确度，并且在量子系统上实现高精度且不需要预处理的机器学习，此外研究结果可用于量子纠缠分析和可解释的机器学习。

Nov, 2022

利用量子计算推断生物和人工神经网络的动态行为

利用 Grover 和 Deutsch-Josza 两个基础量子算法，研究如何通过输出测量来推断在一定时间内，简单的神经网络（适用于生物和人工网络）是否会继续支持动态活动，或者其动态是否会停止。

Mar, 2024

使用多任务神经网络学习和发现量子特性

采用深度神经网络可以同时预测量子态的多个特性，并可通过局部测量来推断多体量子系统的全局特性，用于识别对称保护拓扑态和发现不同相之间的未知边界。

Oct, 2023

相干前馈量子神经网络

我们提出了一种真正的量子神经网络模型，其与传统的呈适应性中间层和节点的前馈神经网络具有相同的灵活性，并且具有较低的电路深度和所需的 C-NOT 门数量，从而优于现有的量子神经网络模型。通过对基准数据集进行测试，我们证明了我们的方法的优越性能，并且使用更少的量子资源要求，为将量子神经网络应用于实际相关的机器学习问题铺平了道路。

Feb, 2024

基于神经网络的量子反馈强化学习

本研究展示了利用神经网络强化学习在量子纠错任务中独立发现量子纠错策略的能力，并提出了包括二阶段学习和反馈优化在内的策略。这项工作不仅在量子计算方面具有重要作用，还显示了神经网络强化学习在物理学领域的潜力。

Feb, 2018

量子神经网络和软量子计算

提出了一种新的量子计算方法，称为软量子计算，利用真实的量子系统和自然环境引起的相干和耗散来开展非经典计算。作为软量子计算的一个具体示例，我们建议使用 “受控 Kraus 操作” 通过成对连接神经元，希望为量子人工智能甚至更好地理解人脑的某些功能开辟一条更容易和更现实的道路。我们的量子神经元模型尽可能地模仿现实神经元，并同时使用量子定律来处理信息。噪声神经网络的量子特性是通过量子不和谐性和非压缩性来发现的。我们相信，我们的模型将量子计算置于更广泛的背景下，并激发了早期发展软量子计算机的希望。

Oct, 2018

用人工神经网络研究二维量子多体动力学

该研究讨论了利用人工神经网络编码量子多体波函数的方法，有效地模拟了二维空间中的量子物质的无平衡实时演化，并应用到横向场伊辛模型上，验证了该方法的准确性和可行性。

Dec, 2019