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quantum tomography
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学习量子态复杂度调查
本文综述了学习量子状态的复杂性及其研究，包括量子测量，物理量子状态的学习，替代量子测量模型以及作为量子状态编码的经典函数的学习。总结了这些研究带来的 25 个激动人心的开放性问题，展示了它们为高度成功的理论铺平了道路。
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a year ago
实验性神经网络增强量子测量
通过训练神经网络来减少 SPAM 错误，可以提高量子态重建的保真度。
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5 years ago
机器学习辅助多体纠缠度测量
我们提出了一种基于机器学习的方案来测量任意子系统之间的纠缠度，利用可测量的瞬时量和对数负度量与未知的非线性函数之间的关系，并且无需对状态有任何先验知识，通过该方法可以在宏观体系中测量纠缠度，特别是在强相互作用多体系统的平衡和非平衡情况下。
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7 years ago
量子态重构的投影梯度下降算法
本研究使用投影梯度下降法提出了三种新的量子态重构算法，并将它们与现有的算法进行了比较，结果表明投影梯度下降法适用于大规模复杂状态的重构，速度快且表现优异。
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8 years ago
高效量子态重构 II
研究了量子拓扑图，斜率形式的 Young 图和大多数有关的问题。讨论了随机排列中最长递增子序列的预期长度问题，并从随机 Young 图的分析中得到了关于量子拓扑学的新结论。
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8 years ago
不需用态演化重构实现的量子设备实用表征
本篇论文提出基于更直接与目的相关的方法，以估算实验测得数据与理论模型的接近程度，与确定实验数据匹配的理论模型，避免了量子系统规模上限问题，从而为更大规模量子信息处理单元的实验研究提供了便利。
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13 years ago
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