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量子混合态的两种神经网络表示
被引量:
1
1
作者
杨莹
曹怀信
《物理学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第11期109-131,共23页
量子信息与人工智能是近年来的两个前沿研究领域,取得了诸多改变传统科学的进展,实现这两个领域的交叉融合成为科学家关注的热点问题.尽管学者们在这方面已进行了许多探索,借助它们模拟开放多体量子系统的稳态和动力学性质,但是量子混...
量子信息与人工智能是近年来的两个前沿研究领域,取得了诸多改变传统科学的进展,实现这两个领域的交叉融合成为科学家关注的热点问题.尽管学者们在这方面已进行了许多探索,借助它们模拟开放多体量子系统的稳态和动力学性质,但是量子混合态的神经网络的精确表示问题仍待研究.本文致力于量子混合态的神经网络表示问题.借助两种神经网络架构,构建了具有一般输入可观测量的神经网络量子混合拟态(NNQMVS)与神经网络量子混合态(NNQMS),分别探讨了它们的性质,得到了张量积运算、局部酉运算下NNQMVS与NNQMS的相关结论.为了量化给定混合态分别由规范化的NNQMVS与NNQMS逼近的能力,分别定义了它由规范化NNQMVS与NNQMS逼近的最佳逼近度,给出了一般混合态能被规范化的NNQMVS与NNQMS表示的充要条件,并探究了能用这两种神经网络架构表示的混合态的类型,给出了相应的神经网络表示.
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关键词
神经网络
量子混合态
局域
酉
操作
张量积
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职称材料
题名
量子混合态的两种神经网络表示
被引量:
1
1
作者
杨莹
曹怀信
机构
运城学院数学与信息技术学院
陕西师范大学数学与统计学院
出处
《物理学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第11期109-131,共23页
基金
国家自然科学基金(批准号:12001480,11871318,12271325,11971283)
山西省应用基础研究项目(批准号:201901D211461,20210302123082)
+1 种基金
山西省优秀博士来晋科研专项(批准号:QZX-2020001)
运城学院博士启动项目(批准号:YQ-2019021)资助的课题.
文摘
量子信息与人工智能是近年来的两个前沿研究领域,取得了诸多改变传统科学的进展,实现这两个领域的交叉融合成为科学家关注的热点问题.尽管学者们在这方面已进行了许多探索,借助它们模拟开放多体量子系统的稳态和动力学性质,但是量子混合态的神经网络的精确表示问题仍待研究.本文致力于量子混合态的神经网络表示问题.借助两种神经网络架构,构建了具有一般输入可观测量的神经网络量子混合拟态(NNQMVS)与神经网络量子混合态(NNQMS),分别探讨了它们的性质,得到了张量积运算、局部酉运算下NNQMVS与NNQMS的相关结论.为了量化给定混合态分别由规范化的NNQMVS与NNQMS逼近的能力,分别定义了它由规范化NNQMVS与NNQMS逼近的最佳逼近度,给出了一般混合态能被规范化的NNQMVS与NNQMS表示的充要条件,并探究了能用这两种神经网络架构表示的混合态的类型,给出了相应的神经网络表示.
关键词
神经网络
量子混合态
局域
酉
操作
张量积
Keywords
neural network
quantum mixed state
local unitary operation
tensor product
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
O413 [自动化与计算机技术—控制科学与工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
量子混合态的两种神经网络表示
杨莹
曹怀信
《物理学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
1
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