研究提出量子演化网络 QENs
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研究提出量子演化网络 QENs
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AI 综述
Puran Li、Condon Lau 和 Xiu-Hao Deng 提出量子演化网络（QENs），将物理参数和时间映射为周期性驱动三自旋寄存器的完整传播子，无需针对每次查询进行数值积分。 在横向驱动下，模型在256个留出配置上跨24个周期测试，第五百分位保真度为0.9947；该值对输入态和采样时间取最小。研究还表明，残差方向对多周期误差至关重要。
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最新进展10月26日 12:00
量子演化网络（QENs）学习驱动自旋寄存器中的长时间相干动力学报道时间线
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10月26日
- arXiv 量子物理量子演化网络（QENs）学习驱动自旋寄存器中的长时间相干动力学
研究者提出量子演化网络（QENs），将物理参数和时间映射为周期性驱动三自旋寄存器的完整传播子，无需针对每次查询进行数值积分。横向驱动下，模型在256个留出配置上跨24个周期的第五百分位保真度为0.9947，该值对输入态和采样时间取最小。研究还表明，残差方向对多周期误差至关重要。
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