الذكاء الاصطناعي ومشكلات العالم الصعبة · فيزياء الكم والحوسبة الكمومية · arXiv · 2026-10-23

تمثيلات شبكات التنسور الوحدوية المنظَّمة لترميز البيانات الكمومية بكفاءة الدوائر

العنوان الأصلي: Structured Unitary Tensor Network Representations for Circuit-Efficient Quantum Data Encoding

يُعد ترميز البيانات الكلاسيكية في حالات كمومية عنق زجاجة رئيسيًا في التعلم الآلي الكمومي، إذ تحتاج كثير من الطرق الشائعة إلى دوائر عميقة وموارد كمومية كبيرة. يقترح المؤلفون TNQE، وهو إطار يفكك البيانات إلى شبكات تنسورية أحادية منظّمة ويصرّفها إلى دوائر ترميز باستخدام وحدات كتلية أحادية قابلة للتعلم. وعبر اختبارات المقارنة يحقق دوائر بعمق لا يتجاوز 0.04 من عمق ترميز السعة، ويتوسع ليشمل صورًا بحجم 256×256، ويُظهر جدوى عملية على عتاد كمومي حقيقي.

اقرأ المصدر الأصلي ↗

جميع العناصر →