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光子量子计算机
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内容提要
研究人员提出了QuantumSEA方法，通过稀疏连接和少量的量子门来提高训练时的电路容量和噪声鲁棒性。实验结果显示该方法在量子机器学习和变分量子特征解算器基准测试中表现优于其他方法。
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关键要点
- 研究人员提出了QuantumSEA方法，旨在提高训练时的电路容量和噪声鲁棒性。
- QuantumSEA方法通过稀疏连接和少量的量子门实现可行的执行。
- 在真实设备噪声模型下，联合优化量子电路的拓扑和参数以提高噪声鲁棒性。
- 在7个量子机器学习和变分量子特征解算器基准测试中，QuantumSEA方法表现优于其他基线。
- 即使在最具挑战性的芯片训练模式下，QuantumSEA方法仅使用一半的量子门，节省了约两倍的电路执行时间。
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