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
Quantum machine learning QML algorithms promise to deliver near-term, applicable quantum computation on noisy, intermediate-scale systems. While most of these algorithms leverage quantum circuits for generic applications, a recent set of proposals, called analog quantum machine learning (AQML) algorithms, breaks away from circuit-based abstractions and favors leveraging the natural dynamics of quantum systems for computation, promising to be noise-resilient and suited for specific applications such as quantum simulation. Recent AQML studies have called for determining best ansatz selection practices and whether AQML algorithms have trap-free landscapes based on theory from quantum optimal control (QOC). We address this call by systematically studying AQML landscapes on two models: those admitting black-boxed expressivity and those tailored to simulating a specific unitary evolution. Numerically, the first kind exhibits local traps in their landscapes, while the second kind is trap-free. However, both kinds violate QOC theory's key assumptions for guaranteeing trap-free landscapes. We propose a methodology to co-design AQML algorithms for unitary evolution simulation using the ansatz's Magnus expansion. We show favorable convergence in simulating dynamics with applications to metrology and quantum chemistry. We conclude that such co-design is necessary to ensure the applicability of AQML algorithms.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
الگوریتم های QML یادگیری ماشین کوانتومی قول می دهند محاسبات کوانتومی نزدیک و قابل اجرا در سیستم های پر سر و صدا و در مقیاس متوسط را ارائه دهند.در حالی که بیشتر این الگوریتم ها از مدارهای کوانتومی برای برنامه های عمومی استفاده می کنند ، مجموعه ای از پیشنهادات اخیر ، به نام الگوریتم های یادگیری ماشین کوانتومی آنالوگ (AQML) ، از انتزاع های مبتنی بر مدار جدا می شود و به نفع دینامیک طبیعی سیستم های کوانتومی برای محاسبات ، قول می دهد که قول می دهند.مقاوم به سر و صدا و مناسب برای برنامه های خاص مانند شبیه سازی کوانتومی.مطالعات اخیر AQML خواستار تعیین بهترین شیوه های انتخاب ANSATZ و اینکه آیا الگوریتم های AQML دارای مناظر بدون دام بر اساس تئوری از کنترل بهینه کوانتومی (QOC) هستند.ما این تماس را با مطالعه منظم مناظر AQML در دو مدل بررسی می کنیم: آنهایی که به بیان سیاه و سفید اعتراف می کنند و متناسب با شبیه سازی یک تکامل واحد خاص.از نظر عددی ، نوع اول تله های محلی را در مناظر خود نشان می دهد ، در حالی که نوع دوم بدون دام است.با این حال ، هر دو نوع فرضیات اصلی نظریه QoC را برای تضمین مناظر بدون دام نقض می کنند.ما یک روش برای طراحی الگوریتم های AQML برای شبیه سازی تکامل واحد با استفاده از گسترش مگنوس ANSATZ پیشنهاد می کنیم.ما همگرایی مطلوب را در شبیه سازی دینامیک با برنامه های کاربردی به اندازه گیری و شیمی کوانتومی نشان می دهیم.نتیجه می گیریم که چنین طراحی مشترک برای اطمینان از کاربرد الگوریتم های AQML ضروری است.
📚 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
