KI und die schwierigen Probleme der Welt · Quantenphysik & Quantencomputing · arXiv · 2026-10-23
Strukturierte unitäre Tensornetzwerk-Darstellungen für schaltkreiseffiziente Quantendatenkodierung
Originaltitel: Structured Unitary Tensor Network Representations for Circuit-Efficient Quantum Data Encoding
Die Kodierung klassischer Daten in Quantenzustände ist ein zentraler Engpass im Quantenmaschinenlernen, da viele gängige Methoden tiefe Schaltkreise und erhebliche Quantenressourcen benötigen. Die Autoren schlagen TNQE vor, ein Framework, das Daten in strukturierte unitäre Tensornetzwerke zerlegt und sie mithilfe lernbarer Blockunitäre zu Kodierungsschaltkreisen kompiliert. Über verschiedene Benchmarks hinweg erreicht es Schaltkreise mit nur dem 0.04-Fachen der Tiefe der Amplitudenkodierung, skaliert auf Bilder von 256×256 und zeigt praktische Machbarkeit auf echter Quantenhardware.