AI और दुनिया की कठिन समस्याएँ · क्वांटम भौतिकी और क्वांटम कंप्यूटिंग · arXiv · 2026-10-23

परिपथ-कुशल क्वांटम डेटा एन्कोडिंग के लिए संरचित यूनिटरी टेन्सर नेटवर्क निरूपण

मूल शीर्षक: Structured Unitary Tensor Network Representations for Circuit-Efficient Quantum Data Encoding

क्लासिकल डेटा को क्वांटम अवस्थाओं में एनकोड करना क्वांटम मशीन लर्निंग में एक प्रमुख बाधा है, क्योंकि कई सामान्य विधियों को गहरे सर्किट और पर्याप्त क्वांटम संसाधनों की आवश्यकता होती है। लेखक TNQE प्रस्तावित करते हैं, एक फ्रेमवर्क जो डेटा को संरचित यूनिटरी टेन्सर नेटवर्क में विघटित करता है और सीखने योग्य ब्लॉक यूनिटरी का उपयोग करके उन्हें एनकोडिंग सर्किट में संकलित करता है। बेंचमार्क में यह एम्प्लीट्यूड एनकोडिंग की गहराई के 0.04 गुना जितने उथले सर्किट प्राप्त करता है, 256×256 छवियों तक स्केल करता है, और वास्तविक क्वांटम हार्डवेयर पर व्यावहारिक व्यवहार्यता दर्शाता है।

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