[공지사항]을 빙자한 안부와 근황 
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दैनिक अर्क्सिव

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केपी क्वांटम न्यूरल नेटवर्क

Created by
  • Haebom

लेखक

एलिजा पेरियर

रूपरेखा

यह शोधपत्र भू-आकृति-आधारित समाधानों के लिए वैश्विक कार्टन $KAK$ अपघटन का उपयोग करते हुए KP समय-इष्टतम क्वांटम नियंत्रण समाधान का विस्तार करता है। समय-इष्टतम स्थिर-θ नियंत्रण पर हाल के परिणामों का विस्तार करते हुए, हम क्वांटम नियंत्रण कार्यों के लिए कार्टन विधि को एक समरूपी क्वांटम तंत्रिका नेटवर्क (EQNN) में एकीकृत करते हैं। हम दर्शाते हैं कि कार्टन परतों वाला परिमित-गहराई-प्रतिबंधित EQNN ऐन्सैट्ज़ KP समस्या के लिए स्थिर-θ अहिरमानी भू-आकृति की प्रतिकृति बना सकता है। हम दर्शाते हैं कि कैसे एक उपयुक्त लागत फलन के साथ प्रवणता-आधारित प्रशिक्षण, रीमानियन-सममित स्थानों में कुछ प्रकार की नियंत्रण समस्याओं के लिए कुछ निश्चित वैश्विक समय-इष्टतम समाधानों पर अभिसरित हो सकता है, जब सरल नियमितता की शर्तें पूरी होती हैं। यह पिछले ज्यामितीय नियंत्रण सिद्धांत विधियों का सामान्यीकरण करता है और स्पष्ट करता है कि क्वांटम मशीन लर्निंग के संदर्भ में इष्टतम भू-आकृति अनुमान कैसे लगाया जाए।

Takeaways, Limitations

Takeaways:
हम EQNN में कार्टन विधि को शामिल करके KP-समय इष्टतम क्वांटम नियंत्रण समस्या का एक नया समाधान प्रस्तुत करते हैं।
हम दिखाते हैं कि परिमित-गहराई EQNN ansatz स्थिर-θ अहिर्मन जियोडेसिक को दोहरा सकता है।
हम साबित करते हैं कि रीमान-सममित स्थानों में कुछ नियंत्रण समस्याओं के लिए ग्रेडिएंट-आधारित प्रशिक्षण वैश्विक-समय इष्टतम समाधान पर अभिसरित होता है।
हम ज्यामितीय नियंत्रण सिद्धांत और क्वांटम मशीन लर्निंग को जोड़कर एक इष्टतम भूगणितीय आकलन विधि को स्पष्ट करते हैं।
Limitations:
यह निर्धारित करने के लिए आगे के अध्ययन की आवश्यकता है कि क्या प्रस्तावित विधि सभी प्रकार की के.पी. समस्याओं पर लागू है।
कुछ ऐसी बाधाएं हैं जिन्हें सरल नियमितता शर्तों को पूरा करना होगा।
चूंकि परिणाम एक विशिष्ट रीमानियन सममिति स्थान के लिए है, इसलिए सामान्य क्वांटम नियंत्रण समस्याओं के लिए इसकी प्रयोज्यता सीमित हो सकती है।
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