Ajuste mejorado por IA de Hamiltonianos de puntos cuánticos hacia modos Majorana
Descubre cómo un modelo de red neuronal profunda autosintoniza dispositivos de puntos cuánticos para lograr modos Majorana, clave para la computación cuántica
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Dimensión efectiva rige generalización en modelos cuánticos de visión con kernel
La dimensión efectiva explica la generalización en modelos de visión cuántica: el ruido cuántico puede mejorar la precisión.
QMaxCal: Regularización de trayectorias para control cuántico abierto
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Aceleración cuántica demostrable para persistencia en TDA
Nuevo algoritmo cuántico demuestra aceleración exponencial para persistencia en análisis topológico de datos, un problema BQP1-difícil.
Enrutamiento cuántico calibrado con aprendizaje por refuerzo en grafos
Descubre cómo el aprendizaje por refuerzo con grafos mejora la fidelidad del enrutamiento cuántico usando calibración, superando a SABRE.
jBPM como plataforma de orquestación cuántica
jBPM orquesta cálculos cuánticos para análisis de correlación y canibalización, integrando Azure Quantum y SuiteCRM. Obtén aleatoriedad genuina en tus procesos.
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Descubre cómo jBPM integra computación cuántica en procesos de negocio para un análisis de correlaciones robusto y sin sesgos, usando Azure Quantum.
Medidas de similitud cuánticas para clasificación de materiales
Descubre cómo un pipeline híbrido cuántico-clásico clasifica materiales polarimétricos usando embeddings y el SWAP test, superando en precisión a métodos
Similitud Cuántica para Clasificación de Materiales Polarimétricos
Un pipeline cuántico-clásico con SWAP-test clasifica materiales polarimétricos con precisión competitiva y detección de clases abiertas.
Predicción de observables del estado base con datos cuánticos
Descubre cómo las redes neuronales predicen observables del estado base usando datos de experimentos cuánticos con hasta 115 qubits en el modelo Heisenberg XXZ.
Mejorando el Aprendizaje Cuántico con Anyones
Los anyones mejoran el aprendizaje cuántico. Descubre cómo sus estadísticas de intercambio fraccionario superan a bosones y fermiones en benchmarks.
Preservación intrínseca de la plasticidad en el aprendizaje cuántico continuo
Los modelos cuánticos conservan la plasticidad innata, superando la degradación de las redes clásicas en aprendizaje continuo.
Alineando operadores cuánticos con modelos de lenguaje grandes
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Optimización de estados cuánticos neuronales con gradiente de fase directo
Descubre cómo el nuevo método de gradiente de fase directo-adaptativo reduce errores en la optimización de estados cuánticos neuronales, mejorando la precisión en sistemas con fase compleja.
Método directo-adaptativo de gradiente de fase para estados cuánticos
Descubre cómo un nuevo método de gradiente de fase directo-adaptativo mejora la precisión en estados cuánticos de redes neuronales, reduciendo error a 0.89% en sistemas con fase compleja.
SymQNet: Adquisición Amortizada para Aprendizaje Hamiltoniano Adaptativo
SymQNet aplica aprendizaje por refuerzo para reducir la latencia en el aprendizaje adaptativo de Hamiltonianos. Ideal para experimentos cuánticos repetitivos.
Sistema LLM para diseño autónomo de circuitos cuánticos variacionales
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Arquitectura consciente de familias para predicción de simulación cuántica
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Interacciones de tokens de alto orden con atención cuántica
La Atención Cuántica de Alto Orden (QHA) permite interacciones de tokens de orden k con menos parámetros y sin mesetas estériles. Ideal para IA.
Aprendizaje Cuántico Occam: Expresibilidad con Muestras para Circuitos Cuánticos
El aprendizaje cuántico de Occam revela cómo la complejidad de circuitos se convierte en un recurso estadístico. Aprende a seleccionar modelos con pocas muestras.