ground state | BriefGPT - AI 论文速递

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经典和量子伊辛机的通用学习方案
提出了一个基于 Ising 结构的新型机器学习模型，可以通过梯度下降进行高效训练，实验证明了 Ising 机器在不同的学习任务中的新可能性，尤其在量子机器学习领域中，量子资源被用于模型的执行和训练，提供了有希望的前景。
PDF8 months ago
具有首量子化深度神经网络量子态的二维无自旋格子费米子相位
开发了一种第一量子化深度神经网络技术，用于分析格上强耦合费米系统，利用深度残差网络和卷积残差块确定了最近邻相互作用方格点阵上自旋无粒子的基态，较小系统的结果与精确对角化结果比较一致，且具有很高的精度，可以在大系统中准确预测金属和电荷有序相之
PDF4 years ago
控制的在线优化学习（COOL）：通过强化学习寻找自旋哈密顿量的基态
通过强化学习方法，在模拟环境下优化模拟降温黑箱算法，对比标准启发式温度计划，从而寻找温度计划，以便能够成功地退火降温，实现全局最优解，提高了系统的性能。
PDF4 years ago
近似最优地面态制备
通过设计算法，在给定哈密顿量和一些额外信息的情况下，可以有效地在量子计算机上准备基态和估算其基态能量。
PDF4 years ago
暂停的威力：推动实验量子退火器中热化理解的进展
我们在当前的量子退火硬件（D-Wave 2000Q）上研究了一些替代的退火计划，并在间歇期间使用前向和反向退火，提供了关于这些设备内部运行方式的新见解，特别是关于热效应如何支配系统动力学的信息。
PDF6 years ago
在量子计算机上解决强相关电子模型
利用量子计算机演化调控 Hubbard 模型，采用有效嵌套策略实现指数级降低影响因素，设计高效测量和非破坏式的实验方法，实现对模型的精确刻画和参数量子模拟。
PDF9 years ago
在量子计算机上准备量子多体系统的基态
本文研究表明，与经典系统不同，量子计算机可以有效地处理相互作用的量子粒子，从而使量子系统的基态状态成为可能。
PDF16 years ago
横向易位模型中的量子退火
本研究在模拟退火优化问题中引入了量子涨落，通过解决小型系统的时间依赖薛定谔方程和与传统方法的比较，发现在相同的降温进度下，量子退火方法几乎在所有情况下都以更高的概率找到了对角哈密顿量的基态。
PDF26 years ago