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面向大规模分布式量子长短期记忆的模块化量子计算机
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种分布式量子长短期记忆（QLSTM）框架，旨在解决NISQ设备的可扩展性问题。QLSTM通过嵌入变分量子电路来捕捉长程时间依赖性，并在量子处理单元网络上执行小型子电路。实验结果表明，其在动态训练和收敛稳定性方面优于传统方法，展示了模块化分布式量子计算在大型序列建模中的潜力。
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关键要点
- 本研究提出了一种分布式量子长短期记忆（QLSTM）框架。
- QLSTM旨在解决噪声中间尺度量子（NISQ）设备的可扩展性问题。
- 通过将变分量子电路嵌入LSTM单元，QLSTM能够捕捉长程时间依赖性。
- QLSTM采用分布式架构，将变分量子电路划分为小型子电路，在量子处理单元网络上执行。
- 实验结果表明，QLSTM在动态训练和收敛稳定性方面优于传统方法。
- 研究展示了模块化分布式量子计算在大型序列建模中的潜力。
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