TensorFlow Quantum: 混合量子-经典机器学习 * — 简单粗暴 TensorFlow …
网页当我们将量子比特以及量子逻辑门按顺序标记在一条或多条平行的线条上时，就构成了量子线路（Quantum Circuit，或称量子电路）。 例如，对于我们在上一节讨论的，使用量子非门 对基本态 进行变换的过程，我们可以写出量子线路如下：
量子化 - 维基百科，自由的百科全书
网页在 物理学 里， 量子化 （quantization）是一种从 经典场论 建构出 量子场论 的程序。. 使用这程序，时常可以直接地将 经典力学 里的理论量身打造成崭新的 量子力学 理论。. 物理学家所谈到的 场量子化，指的就是电磁场的量子化。. 在这里，他们会将 光子 分类 ...
量子化 - 维基百科，自由的百科全书
网页量子化的目的是將古典場論中的場轉換成量子算符，這個算符是要作用在量子場論中的量子態上的。 能量階級最低的量子態稱為真空態（ vacuum state ）。 這真空態可能會很複雜。量子化一個古典理論的原因，主要是想要根據機率幅來推算出材料、物體或粒子的屬性。 。而這計算會牽涉到某些微妙的 ...
第五章 变分量子算法 （Variational quantum algorithms）
网页变分量子算法是一种适合“近期有噪声中等规模量子线路”（Noisy Intermediate-Scale Quantum, NISQ）的基于变分优化的量子经典混合算法。. 其是在近期最有希望达成量子优势的算法方向。. 通过充分利用大量含噪声的量子比特的表达能力，来实现无完整纠错情况下相 …
量子场论QED篇：矢量场的量子化（第一个被量子化的场，由狄拉 …
网页量子场论QED篇：矢量场的量子化（第一个被量子化的场，由狄拉克完成）. 内容参考：The Quantum Theory of Fields_ Foundations_Steven Weinberg 本系列课程主要讲解Scalar/Spinor QED的费曼法则，如何用非路径积分方法推导传播子，狄拉克代数等内容。. 录课不易，同学们的三连是 ...
什么是deformation quantization？ - 知乎
网页比如几何量子化，就是物理上的正则量子化，是一种方案，这个方案的基本想法是考虑Heisenberg代数的表示。 而另一种方案，就是Moyal最先在 \mathbb{R}^{2n} 上考虑的方案。
解读 Parameterized quantum circuits as machine learning models
网页最近，基于PQC的混合方法在分类、回归和生成建模等机器学习任务中表现良好，成功的部分原因在于 PQC 与著名的经典模型（如核方法 kernel method和神经网络)之间的相似性。. 图2. 3、PQC提供了一种实现可调酉算子的具体方法（如图2）：. 首先，从训练集中抽取 ...
量子化 - 百度百科
网页量子化方法将经典场论中转换成量子算符，专门作用于量子场论的 量子态 。能量阶级级最低的量子态称为真空态 (vacuum state) 。这真空态可能会很复杂。将一个经典理论量子化的原因，主要是借着概率福来分析与了解物质、物体或粒子的属性。
清华团队首次实现基于数百离子量子比特的量子模拟计算
网页2024年5月31日 · 研究人员进而利用300个离子量子比特实现可调耦合的长程横场伊辛模型的量子模拟计算。. 一方面，通过准绝热演化制备阻挫伊辛模型的基态，测量其量子比特空间关联，从而获取离子的集体振动模式信息，并与理论结果对比验证；另一方面，对该模型的动力 …
Quantization — PyTorch 2.4 documentation
网页Quantization is primarily a technique to speed up inference and only the forward pass is supported for quantized operators. PyTorch supports multiple approaches to quantizing a deep learning model. In most cases the model is trained in FP32 and then the model is converted to INT8.
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