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幸运彩票app手机下载 >> 支付宝钱包-根源量子与中科大协作宣布量子神经网络态论文

2019年3月25日,由根源量子与中科大协作的量子神经网络态论文Quantum Neural Network States: A Bri支付宝钱包-根源量子与中科大协作宣布量子神经网络态论文ef Review of Methods and Applications初次宣布于Advance支付宝钱包-根源量子与中科大协作宣布量子神经网络态论文d Quantum Technologies期刊。

研讨量子多体物理学的首要应战之一,是希尔伯特空间的维数随体系巨细呈指数级增加。这种增加使求解体系的薛定谔方程变得十分困难。

尽管如此,许多物理体系都具有简化的内部结构,从而使表征其基态所需的参数呈指数级减小,从而能够运用许多数值办法来捕获体系的物理特性。

在现代数值技能支付宝钱包-根源量子与中科大协作宣布量子神经网络态论文中,神经网络在近似函数和提取大数据特征方面的强壮体现力,引起了研讨者的广泛爱好。

本论文简述了各类型神经网络模仿量子多体状况的研讨发展。

首要介绍的是典型的三种神经网络,一是以罗森布拉特感知器和逻辑神经网络为代表的前馈神经网络,二是卷积神经网络,三是玻尔兹曼机。

依据这三种神经网络在表征性、模仿量子态有效性及羁绊性等方面的不同体现,本文选定玻尔兹曼支付宝钱包-根源量子与中科大协作宣布量子神经网络态论文机作为原型示例,展现让让子了其在表征量子态、密度算子,以及拟设量子多体体系等方面的具体体现。

其次,本文评论了神经网络的一些物理特性,尤其是羁绊性,关于模仿量子核算十分重要。现在,研讨成果首要会集在玻尔兹曼机的羁绊性上,其他支付宝钱包-根源量子与中科大协作宣布量子神经网络态论文神经网络的羁绊性仍待开掘。

最终,在使用方面,文内简述了一些研讨作业的发展,包含根据神经网络进行层析成像的办法和模仿量子电路的经典办法,以深度玻尔兹曼机模仿哈达玛门(Hadamard gate)为典范。

别的,关于神经网络模仿量子核算这一主题,文章结尾处还提出了比如复变函数的定理表达式等相关研讨方向。

论文网址

https://onlineli支付宝钱包-根源量子与中科大协作宣布量子神经网络态论文brary.wiley.com/doi/full/10.1002/qute.201800077

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