Quantum Power Flows: From Theory to Practice
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Liu, Junyu, Zheng, Han, Hanada, Masanori, Setia, Kanav, Wu, Dan |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2022
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
When Does Adaptation Win? Scaling Laws for Meta-Learning in Quantum Control
di: Leclerc, Nima, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Leclerc, Nima, et al.
Pubblicazione: (2026)
Lyapunov-Aware Quantum-Inspired Reinforcement Learning for Continuous-Time Vehicle Control: A Feasibility Study
di: Kraipatthanapong, Nutkritta, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kraipatthanapong, Nutkritta, et al.
Pubblicazione: (2025)
Estimating truncation effects of quantum bosonic systems using sampling algorithms
di: Hanada, Masanori, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Hanada, Masanori, et al.
Pubblicazione: (2022)
Quantum Neural Networks for Power Flow Analysis
di: Kaseb, Zeynab, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Kaseb, Zeynab, et al.
Pubblicazione: (2023)
Deep Learning for Low-Latency, Quantum-Ready RF Sensing
di: Gokhale, Pranav, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Gokhale, Pranav, et al.
Pubblicazione: (2024)
Hybrid Quantum-Classical Policy Gradient for Adaptive Control of Cyber-Physical Systems: A Comparative Study of VQC vs. MLP
di: Aueawatthanaphisut, Aueaphum, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Aueawatthanaphisut, Aueaphum, et al.
Pubblicazione: (2025)
Explainable Representation of Finite-Memory Policies for POMDPs using Decision Trees
di: Azeem, Muqsit, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Azeem, Muqsit, et al.
Pubblicazione: (2024)
An Analytic Theory of Quantum Imaginary Time Evolution
di: Chen, Min, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chen, Min, et al.
Pubblicazione: (2025)
Learning AC Power Flow Solutions using a Data-Dependent Variational Quantum Circuit
di: Le, Thinh Viet, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Le, Thinh Viet, et al.
Pubblicazione: (2025)
PowerFlowNet: Power Flow Approximation Using Message Passing Graph Neural Networks
di: Lin, Nan, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Lin, Nan, et al.
Pubblicazione: (2023)
Residual Correction Models for AC Optimal Power Flow Using DC Optimal Power Flow Solutions
di: Za'ter, Muhy Eddin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Za'ter, Muhy Eddin, et al.
Pubblicazione: (2025)
Solving Conic Programs over Sparse Graphs using a Variational Quantum Approach: The Case of the Optimal Power Flow
di: Le, Thinh Viet, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Le, Thinh Viet, et al.
Pubblicazione: (2025)
gridfm-datakit-v1: A Python Library for Scalable and Realistic Power Flow and Optimal Power Flow Data Generation
di: Puech, Alban, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Puech, Alban, et al.
Pubblicazione: (2025)
Toward Super-polynomial Quantum Speedup of Equivariant Quantum Algorithms with SU($d$) Symmetry
di: Zheng, Han, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Zheng, Han, et al.
Pubblicazione: (2022)
PowerModelsGAT-AI: Physics-Informed Graph Attention for Multi-System Power Flow with Continual Learning
di: Ezeakunne, Chidozie, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Ezeakunne, Chidozie, et al.
Pubblicazione: (2026)
PGLearn -- An Open-Source Learning Toolkit for Optimal Power Flow
di: Klamkin, Michael, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Klamkin, Michael, et al.
Pubblicazione: (2025)
The Efficiency Frontier: Classical Shadows versus Quantum Footage
di: Ma, Shuowei, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ma, Shuowei, et al.
Pubblicazione: (2025)
Towards identifying possible fault-tolerant advantage of quantum linear system algorithms in terms of space, time and energy
di: Tu, Yue, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Tu, Yue, et al.
Pubblicazione: (2025)
A General Approach of Automated Environment Design for Learning the Optimal Power Flow
di: Wolgast, Thomas, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wolgast, Thomas, et al.
Pubblicazione: (2025)
A comprehensive review of Quantum Machine Learning: from NISQ to Fault Tolerance
di: Wang, Yunfei, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Yunfei, et al.
Pubblicazione: (2024)
Transmission Interface Power Flow Adjustment: A Deep Reinforcement Learning Approach based on Multi-task Attribution Map
di: Liu, Shunyu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Liu, Shunyu, et al.
Pubblicazione: (2024)
Test Time Training for AC Power Flow Surrogates via Physics and Operational Constraint Refinement
di: Dogoulis, Panteleimon, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Dogoulis, Panteleimon, et al.
Pubblicazione: (2025)
Differentiable Optimization for Deep Learning-Enhanced DC Approximation of AC Optimal Power Flow
di: Rosemberg, Andrew, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Rosemberg, Andrew, et al.
Pubblicazione: (2025)
DiffOPF: Diffusion Solver for Optimal Power Flow
di: Hoseinpour, Milad, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Hoseinpour, Milad, et al.
Pubblicazione: (2025)
Newton's Lantern: A Reinforcement Learning Framework for Finetuning AC Power Flow Warm Start Models
di: Bose, Shourya, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Bose, Shourya, et al.
Pubblicazione: (2026)
Large Language Model Powered Automated Modeling and Optimization of Active Distribution Network Dispatch Problems
di: Yang, Xu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Yang, Xu, et al.
Pubblicazione: (2025)
Learning When to See for Long-term Traffic Data Collection on Power-constrained Devices
di: Zhang, Ruixuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Ruixuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Quantum Machine Learning for UAV Swarm Intrusion Detection
di: Chen, Kuan-Cheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chen, Kuan-Cheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
From Characterization To Construction: Generative Quantum Circuit Synthesis from Gate Set Tomography Data
di: Yu, King Yiu, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Yu, King Yiu, et al.
Pubblicazione: (2026)
Quantum Data Center: Perspectives
di: Liu, Junyu, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Liu, Junyu, et al.
Pubblicazione: (2023)
PowerGrow: Feasible Co-Growth of Structures and Dynamics for Power Grid Synthesis
di: He, Xinyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: He, Xinyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
Quantum-Efficient Reinforcement Learning Solutions for Last-Mile On-Demand Delivery
di: Moosavi, Farzan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Moosavi, Farzan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Enhanced Reinforcement Learning-based Process Synthesis via Quantum Computing
di: Braniff, Austin, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Braniff, Austin, et al.
Pubblicazione: (2026)
Stochastic Security as a Performance Metric for Quantum-enhanced Generative AI
di: Crum, Noah A., et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Crum, Noah A., et al.
Pubblicazione: (2023)
1-2-3-Go! Policy Synthesis for Parameterized Markov Decision Processes via Decision-Tree Learning and Generalization
di: Azeem, Muqsit, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Azeem, Muqsit, et al.
Pubblicazione: (2024)
Unifying O(3) Equivariant Neural Networks Design with Tensor-Network Formalism
di: Li, Zimu, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Li, Zimu, et al.
Pubblicazione: (2022)
Q-Newton: Hybrid Quantum-Classical Scheduling for Accelerating Neural Network Training with Newton's Gradient Descent
di: Li, Pingzhi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Li, Pingzhi, et al.
Pubblicazione: (2024)
Stable Autonomous Flow Matching
di: Sprague, Christopher Iliffe, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Sprague, Christopher Iliffe, et al.
Pubblicazione: (2024)
Scalable Community Detection Using Quantum Hamiltonian Descent and QUBO Formulation
di: Cheng, Jinglei, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Cheng, Jinglei, et al.
Pubblicazione: (2024)
Enhancing Quantum Security over Federated Learning via Post-Quantum Cryptography
di: Li, Pingzhi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Li, Pingzhi, et al.
Pubblicazione: (2024)
Documenti analoghi
-
When Does Adaptation Win? Scaling Laws for Meta-Learning in Quantum Control
di: Leclerc, Nima, et al.
Pubblicazione: (2026) -
Lyapunov-Aware Quantum-Inspired Reinforcement Learning for Continuous-Time Vehicle Control: A Feasibility Study
di: Kraipatthanapong, Nutkritta, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Estimating truncation effects of quantum bosonic systems using sampling algorithms
di: Hanada, Masanori, et al.
Pubblicazione: (2022) -
Quantum Neural Networks for Power Flow Analysis
di: Kaseb, Zeynab, et al.
Pubblicazione: (2023) -
Deep Learning for Low-Latency, Quantum-Ready RF Sensing
di: Gokhale, Pranav, et al.
Pubblicazione: (2024)