کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
The search for useful applications of noisy intermediate-scale quantum (NISQ) devices in quantum simulation has been hindered by their intrinsic noise and the high costs associated with achieving high accuracy. A promising approach to finding utility despite these challenges involves using quantum devices to generate training data for classical machine learning (ML) models. In this study, we explore the use of noisy data generated by quantum algorithms in training an ML model to learn a density functional for the Fermi-Hubbard model. We benchmark various ML models against exact solutions, demonstrating that a neural-network ML model can successfully generalize from small datasets subject to noise typical of NISQ algorithms. The learning procedure can effectively filter out unbiased sampling noise, resulting in a trained model that outperforms any individual training data point. Conversely, when trained on data with expressibility and optimization error typical of the variational quantum eigensolver, the model replicates the biases present in the training data. The trained models can be applied to solving new problem instances in a Kohn-Sham-like density optimization scheme, benefiting from automatic differentiability and achieving reasonably accurate solutions on most problem instances. Our findings suggest a promising pathway for leveraging NISQ devices in practical quantum simulations, highlighting both the potential benefits and the challenges that need to be addressed for successful integration of quantum computing and ML techniques.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
جستجوی برنامه های کاربردی مفید دستگاه های کوانتومی در مقیاس متوسط (NISQ) در شبیه سازی کوانتومی با سر و صدای ذاتی آنها و هزینه های بالای مرتبط با دستیابی به دقت بالا مانع شده است.یک رویکرد امیدوار کننده برای یافتن ابزار با وجود این چالش ها شامل استفاده از دستگاه های کوانتومی برای تولید داده های آموزش برای مدل های یادگیری ماشین کلاسیک (ML) است.در این مطالعه ، ما استفاده از داده های پر سر و صدا تولید شده توسط الگوریتم های کوانتومی در آموزش یک مدل ML را برای یادگیری یک عملکرد چگالی برای مدل Fermi-Hubbard بررسی می کنیم.ما مدلهای مختلف ML را در برابر راه حل های دقیق معیار می کنیم ، نشان می دهیم که یک مدل ML شبکه عصبی می تواند با موفقیت از مجموعه داده های کوچک با نویز معمولی از الگوریتم های NISQ تعمیم دهد.روش یادگیری می تواند به طور موثری سر و صدای نمونه برداری بی طرفانه را فیلتر کند ، در نتیجه یک مدل آموزش دیده که از هر نقطه داده آموزش فردی بهتر عمل می کند.برعکس ، هنگامی که بر روی داده ها با خطای بیان و بهینه سازی معمولی از Eigensolver کوانتومی متغیر آموزش داده می شود ، مدل تعصبات موجود در داده های آموزش را تکرار می کند.از مدل های آموزش دیده می توان برای حل نمونه های مشکل جدید در یک طرح بهینه سازی چگالی مانند Kohn-sham استفاده کرد ، و از متفاوت بودن خودکار و دستیابی به راه حل های منطقی دقیق در اکثر موارد مشکل استفاده می شود.یافته های ما یک مسیر امیدوارکننده برای اعمال استفاده از دستگاه های NISQ در شبیه سازی های کوانتومی عملی را نشان می دهد ، هم مزایای بالقوه و هم چالش هایی را که برای ادغام موفقیت آمیز در تکنیک های کوانتومی و تکنیک های ML باید مورد توجه قرار گیرد ، برجسته می کند.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
