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When Can Classical Neural Networks Represent Quantum States?
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文探讨经典神经网络在量子态表示中的有效性，特别是量子态测量分布中的条件相关性对神经表示性能的影响。研究结合理论与数值分析，揭示量子态纠缠与测量基选择对条件相关性模式的作用，扩展了神经网络在量子态表达中的能力。
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关键要点
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经典神经网络能够有效表示量子态，尤其是在量子态测量分布中的条件相关性方面。
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研究结合理论与数值分析，提供了一个严谨的框架。
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量子态纠缠与测量基选择对条件相关性模式有显著影响。
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该研究拓展了神经网络在量子态表达中的能力。
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