Differentiable Logical Programming for Quantum Circuit Discovery and Optimization
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autore principale: | Sulc, Antonin |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2026
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Quantum Noise Tomography with Physics-Informed Neural Networks
di: Sulc, Antonin
Pubblicazione: (2025)
di: Sulc, Antonin
Pubblicazione: (2025)
Modal Logical Neural Networks for Financial AI
di: Sulc, Antonin
Pubblicazione: (2026)
di: Sulc, Antonin
Pubblicazione: (2026)
Modal Logical Neural Networks
di: Sulc, Antonin
Pubblicazione: (2025)
di: Sulc, Antonin
Pubblicazione: (2025)
Continuous Modal Logical Neural Networks: Modal Reasoning via Stochastic Accessibility
di: Sulc, Antonin
Pubblicazione: (2026)
di: Sulc, Antonin
Pubblicazione: (2026)
Event Embedding of Protein Networks : Compositional Learning of Biological Function
di: Sulc, Antonin
Pubblicazione: (2026)
di: Sulc, Antonin
Pubblicazione: (2026)
Quantum Circuit Optimization with AlphaTensor
di: Ruiz, Francisco J. R., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ruiz, Francisco J. R., et al.
Pubblicazione: (2024)
Neural Guided Sampling for Quantum Circuit Optimization
di: Rosenhahn, Bodo, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Rosenhahn, Bodo, et al.
Pubblicazione: (2025)
Agentic System with Modal Logic for Autonomous Diagnostics
di: Sulc, Antonin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Sulc, Antonin, et al.
Pubblicazione: (2025)
FastLSQ: Solving PDEs in One Shot via Fourier Features with Exact Analytical Derivatives
di: Sulc, Antonin
Pubblicazione: (2026)
di: Sulc, Antonin
Pubblicazione: (2026)
Event2Vec: A Geometric Approach to Learning Composable Representations of Event Sequences
di: Sulc, Antonin
Pubblicazione: (2025)
di: Sulc, Antonin
Pubblicazione: (2025)
Physics-Informed Bayesian Optimization of Variational Quantum Circuits
di: Nicoli, Kim A., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Nicoli, Kim A., et al.
Pubblicazione: (2024)
Inverse-Transpilation: Reverse-Engineering Quantum Compiler Optimization Passes from Circuit Snapshots
di: Kundu, Satwik, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kundu, Satwik, et al.
Pubblicazione: (2025)
Quantum Circuit Synthesis and Compilation Optimization: Overview and Prospects
di: Yan, Ge, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yan, Ge, et al.
Pubblicazione: (2024)
Optimizing Quantum Circuits via ZX Diagrams using Reinforcement Learning and Graph Neural Networks
di: Mattick, Alexander, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Mattick, Alexander, et al.
Pubblicazione: (2025)
Scalable Quantum Reinforcement Learning on NISQ Devices with Dynamic-Circuit Qubit Reuse and Grover Optimization
di: Su, Thet Htar, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Su, Thet Htar, et al.
Pubblicazione: (2025)
Quantum Generative Modeling using Parameterized Quantum Circuits
di: Sarkar, Soumyadip
Pubblicazione: (2023)
di: Sarkar, Soumyadip
Pubblicazione: (2023)
Domain-Aware Quantum Circuit for QML
di: Singh, Gurinder, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Singh, Gurinder, et al.
Pubblicazione: (2025)
On Quantum Circuits for Discrete Graphical Models
di: Piatkowski, Nico, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Piatkowski, Nico, et al.
Pubblicazione: (2022)
Training Variational Quantum Circuits Using Particle Swarm Optimization
di: Mordacci, Marco, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Mordacci, Marco, et al.
Pubblicazione: (2025)
Quantum Hierarchical Reinforcement Learning via Variational Quantum Circuits
di: Lee, Yu-Ting, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Lee, Yu-Ting, et al.
Pubblicazione: (2026)
Hybrid Classical-Quantum Transfer Learning with Noisy Quantum Circuits
di: Martín-Pérez, D., et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Martín-Pérez, D., et al.
Pubblicazione: (2026)
Diffusion-Inspired Quantum Noise Mitigation in Parameterized Quantum Circuits
di: Nguyen, Hoang-Quan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Nguyen, Hoang-Quan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Active Learning with Variational Quantum Circuits for Quantum Process Tomography
di: Yang, Jiaqi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yang, Jiaqi, et al.
Pubblicazione: (2024)
Reinforcement Learning for Variational Quantum Circuits Design
di: Foderà, Simone, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Foderà, Simone, et al.
Pubblicazione: (2024)
Quantum Circuit Training with Growth-Based Architectures
di: Duffy, Callum, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Duffy, Callum, et al.
Pubblicazione: (2024)
Challenges for Reinforcement Learning in Quantum Circuit Design
di: Altmann, Philipp, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Altmann, Philipp, et al.
Pubblicazione: (2023)
Parametrized Quantum Circuit Learning for Quantum Chemical Applications
di: Jones, Grier M., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Jones, Grier M., et al.
Pubblicazione: (2025)
Separating Ansatz Discovery from Deployment on Larger Problems: Reinforcement Learning for Modular Circuit Design
di: Turati, Gloria, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Turati, Gloria, et al.
Pubblicazione: (2025)
Optimizing Variational Quantum Circuits Using Metaheuristic Strategies in Reinforcement Learning
di: Kölle, Michael, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Kölle, Michael, et al.
Pubblicazione: (2024)
A Study on Optimization Techniques for Variational Quantum Circuits in Reinforcement Learning
di: Kölle, Michael, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Kölle, Michael, et al.
Pubblicazione: (2024)
Equivariant Reinforcement Learning for Clifford Quantum Circuit Synthesis
di: Yeung, Richie, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Yeung, Richie, et al.
Pubblicazione: (2026)
Q-Tag: Watermarking Quantum Circuit Generative Models
di: Yang, Yang, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Yang, Yang, et al.
Pubblicazione: (2026)
Special-Unitary Parameterization for Trainable Variational Quantum Circuits
di: Chen, Kuan-Cheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chen, Kuan-Cheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
Enhancing the Trainability of Variational Quantum Circuits with Regularization Strategies
di: Zhuang, Jun, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhuang, Jun, et al.
Pubblicazione: (2024)
Data Complexity Measures for Quantum Circuits Architecture Recommendation
di: Neto, Fernando M de Paula
Pubblicazione: (2025)
di: Neto, Fernando M de Paula
Pubblicazione: (2025)
Fourier Analysis of Variational Quantum Circuits for Supervised Learning
di: Wiedmann, Marco, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wiedmann, Marco, et al.
Pubblicazione: (2024)
Leveraging Diffusion Models for Parameterized Quantum Circuit Generation
di: Barta, Daniel, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Barta, Daniel, et al.
Pubblicazione: (2025)
Explaining Quantum Circuits with Shapley Values: Towards Explainable Quantum Machine Learning
di: Heese, Raoul, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Heese, Raoul, et al.
Pubblicazione: (2023)
Latent-Conditioned Parameterized Quantum Circuits as Universal Approximators for Distributions over Quantum States
di: Tran, Quoc Hoan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Tran, Quoc Hoan, et al.
Pubblicazione: (2026)
MEMO-QCD: Quantum Density Estimation through Memetic Optimisation for Quantum Circuit Design
di: Ardila-García, Juan E., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ardila-García, Juan E., et al.
Pubblicazione: (2024)
Documenti analoghi
-
Quantum Noise Tomography with Physics-Informed Neural Networks
di: Sulc, Antonin
Pubblicazione: (2025) -
Modal Logical Neural Networks for Financial AI
di: Sulc, Antonin
Pubblicazione: (2026) -
Modal Logical Neural Networks
di: Sulc, Antonin
Pubblicazione: (2025) -
Continuous Modal Logical Neural Networks: Modal Reasoning via Stochastic Accessibility
di: Sulc, Antonin
Pubblicazione: (2026) -
Event Embedding of Protein Networks : Compositional Learning of Biological Function
di: Sulc, Antonin
Pubblicazione: (2026)