AI এবং বিশ্বের কঠিন সমস্যাগুলো · কোয়ান্টাম পদার্থবিজ্ঞান ও কোয়ান্টাম কম্পিউটিং · arXiv · 2026-10-23

কোয়ান্টাম বোল্টজম্যান মেশিনে প্রয়োগসহ বহু-কণা হ্যামিলটোনিয়ানের গিবস অবস্থার মেটা-লার্নিং

মূল শিরোনাম: Meta-learning of Gibbs states for many-body Hamiltonians with applications to Quantum Boltzmann Machines

এই গবেষণাপত্রটি NISQ ডিভাইসে প্যারামিটারযুক্ত হ্যামিলটোনিয়ানের গিবস (তাপীয়) অবস্থা প্রস্তুত করার সমস্যা নিয়ে কাজ করে। লেখকরা দুটি মেটা-লার্নিং পদ্ধতি প্রস্তাব করেছেন, যেগুলো সীমিত সংখ্যক প্যারামিটার মানের উপর প্রশিক্ষিত হয় এবং তারপর ওই পরিসরের মধ্যে অদেখা মানগুলোতে অবস্থা প্রস্তুত করে। মডেলগুলো আটটি কিউবিট পর্যন্ত আইজিং ও হাইজেনবার্গ পরীক্ষামূলক ক্ষেত্রে নির্ভুল, এবং কোয়ান্টাম বোল্টজম্যান মেশিনে প্রয়োগ করলে VarQITE-ভিত্তিক পদ্ধতির তুলনায় চালানোর সময় 30 গুণ কমে যায়।

মূল লেখা পড়ুন ↗

সব আইটেম →