Fundamental causal bounds of quantum random access memories
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Wang, Yunfei, Alexeev, Yuri, Jiang, Liang, Chong, Frederic T., Liu, Junyu |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2023
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
A comprehensive review of Quantum Machine Learning: from NISQ to Fault Tolerance
von: Wang, Yunfei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wang, Yunfei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Towards provably efficient quantum algorithms for large-scale machine-learning models
von: Liu, Junyu, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Liu, Junyu, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Laziness, Barren Plateau, and Noise in Machine Learning
von: Liu, Junyu, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Liu, Junyu, et al.
Veröffentlicht: (2022)
The Stabilizer Bootstrap of Quantum Machine Learning with up to 10000 qubits
von: Li, Yuqing, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Li, Yuqing, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Quantum Data Center: Perspectives
von: Liu, Junyu, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Liu, Junyu, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Reinforcement learning for quantum processes with memory
von: Lumbreras, Josep, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Lumbreras, Josep, et al.
Veröffentlicht: (2026)
The Efficiency Frontier: Classical Shadows versus Quantum Footage
von: Ma, Shuowei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ma, Shuowei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Q-Newton: Hybrid Quantum-Classical Scheduling for Accelerating Neural Network Training with Newton's Gradient Descent
von: Li, Pingzhi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Li, Pingzhi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
The curse of random quantum data
von: Zhang, Kaining, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhang, Kaining, et al.
Veröffentlicht: (2024)
An Analytic Theory of Quantum Imaginary Time Evolution
von: Chen, Min, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chen, Min, et al.
Veröffentlicht: (2025)
QuantumNAT: Quantum Noise-Aware Training with Noise Injection, Quantization and Normalization
von: Wang, Hanrui, et al.
Veröffentlicht: (2021)
von: Wang, Hanrui, et al.
Veröffentlicht: (2021)
Beyond MD17: the reactive xxMD dataset
von: Pengmei, Zihan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Pengmei, Zihan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Infeasibility Aware Large Language Models for Combinatorial Optimization
von: Wang, Yakun, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Wang, Yakun, et al.
Veröffentlicht: (2026)
GroverGPT: A Large Language Model with 8 Billion Parameters for Quantum Searching
von: Wang, Haoran, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wang, Haoran, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Symbolic Analysis of Grover Search Algorithm via Chain-of-Thought Reasoning and Quantum-Native Tokenization
von: Chen, Min, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chen, Min, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Scalable Community Detection Using Quantum Hamiltonian Descent and QUBO Formulation
von: Cheng, Jinglei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Cheng, Jinglei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Unifying O(3) Equivariant Neural Networks Design with Tensor-Network Formalism
von: Li, Zimu, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Li, Zimu, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Sample-efficient quantum error mitigation via classical learning surrogates
von: Liao, Wei-You, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Liao, Wei-You, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Enhancing Quantum Security over Federated Learning via Post-Quantum Cryptography
von: Li, Pingzhi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Li, Pingzhi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Toward Super-polynomial Quantum Speedup of Equivariant Quantum Algorithms with SU($d$) Symmetry
von: Zheng, Han, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Zheng, Han, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Towards identifying possible fault-tolerant advantage of quantum linear system algorithms in terms of space, time and energy
von: Tu, Yue, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Tu, Yue, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Quantum-enhanced causal discovery for a small number of samples
von: Terada, Yu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Terada, Yu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Towards efficient quantum algorithms for diffusion probabilistic models
von: Wang, Yunfei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Yunfei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Deep Learning for Low-Latency, Quantum-Ready RF Sensing
von: Gokhale, Pranav, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Gokhale, Pranav, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Estimating truncation effects of quantum bosonic systems using sampling algorithms
von: Hanada, Masanori, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Hanada, Masanori, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Reinforcement learning-assisted quantum architecture search for variational quantum algorithms
von: Kundu, Akash
Veröffentlicht: (2024)
von: Kundu, Akash
Veröffentlicht: (2024)
Quantum Power Flows: From Theory to Practice
von: Liu, Junyu, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Liu, Junyu, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Generative quantum combinatorial optimization by means of a novel conditional generative quantum eigensolver
von: Minami, Shunya, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Minami, Shunya, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Shadows of quantum machine learning
von: Jerbi, Sofiene, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Jerbi, Sofiene, et al.
Veröffentlicht: (2023)
LatentQGAN: A Hybrid QGAN with Classical Convolutional Autoencoder
von: Vieloszynski, Alexis, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Vieloszynski, Alexis, et al.
Veröffentlicht: (2024)
The power and limitations of learning quantum dynamics incoherently
von: Jerbi, Sofiene, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Jerbi, Sofiene, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Training-efficient density quantum machine learning
von: Coyle, Brian, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Coyle, Brian, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Artificial intelligence for representing and characterizing quantum systems
von: Du, Yuxuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Du, Yuxuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Artificial Entanglement in the Fine-Tuning of Large Language Models
von: Chen, Min, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Chen, Min, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Variational measurement-based quantum computation for generative modeling
von: Majumder, Arunava, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Majumder, Arunava, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Learning pure quantum states (almost) without regret
von: Lumbreras, Josep, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Lumbreras, Josep, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Synthesis of discrete-continuous quantum circuits with multimodal diffusion models
von: Fürrutter, Florian, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Fürrutter, Florian, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Restricting to the chip architecture maintains the quantum neural network accuracy
von: Friedrich, Lucas, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Friedrich, Lucas, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Enhancing variational quantum state diagonalization using reinforcement learning techniques
von: Kundu, Akash, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Kundu, Akash, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Generative quantum machine learning via denoising diffusion probabilistic models
von: Zhang, Bingzhi, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Zhang, Bingzhi, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Ähnliche Einträge
-
A comprehensive review of Quantum Machine Learning: from NISQ to Fault Tolerance
von: Wang, Yunfei, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Towards provably efficient quantum algorithms for large-scale machine-learning models
von: Liu, Junyu, et al.
Veröffentlicht: (2023) -
Laziness, Barren Plateau, and Noise in Machine Learning
von: Liu, Junyu, et al.
Veröffentlicht: (2022) -
The Stabilizer Bootstrap of Quantum Machine Learning with up to 10000 qubits
von: Li, Yuqing, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Quantum Data Center: Perspectives
von: Liu, Junyu, et al.
Veröffentlicht: (2023)