Zobrazeno 1 - 10
of 25
pro vyhledávání: '"Hu, Fangjun"'
Autor:
Hu, Fangjun, Gao, Xun
Tackling sampling noise due to finite shots of quantum measurement is an unavoidable challenge when extracting information in machine learning with physical systems. Eigentask Learning was developed in recent work as a framework for learning in the p
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2410.14654
Although linear quantum amplification has proven essential to the processing of weak quantum signals, extracting higher-order quantum features such as correlations in principle demands nonlinear operations. However, nonlinear processing of quantum si
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2409.03748
Autor:
Hu, Fangjun, Khan, Saeed A., Bronn, Nicholas T., Angelatos, Gerasimos, Rowlands, Graham E., Ribeill, Guilhem J., Türeci, Hakan E.
Publikováno v:
Nature Communications 15, 7491 (2024)
Practical implementation of many quantum algorithms known today is limited by the coherence time of the executing quantum hardware and quantum sampling noise. Here we present a machine learning algorithm, NISQRC, for qubit-based quantum systems that
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2312.16165
Autor:
Hu, Fangjun, Angelatos, Gerasimos, Khan, Saeed A., Vives, Marti, Türeci, Esin, Bello, Leon, Rowlands, Graham E., Ribeill, Guilhem J., Türeci, Hakan E.
Publikováno v:
Phys. Rev. X 13, 041020 (2023)
The expressive capacity of physical systems employed for learning is limited by the unavoidable presence of noise in their extracted outputs. Though present in physical systems across both the classical and quantum regimes, the precise impact of nois
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2307.16083
Autor:
Hu, Fangjun, Angelatos, Gerasimos, Khan, Saeed A., Vives, Marti, Türeci, Esin, Bello, Leon, Rowlands, Graham E., Ribeill, Guilhem J., Türeci, Hakan E.
Publikováno v:
Phys. Rev. X 13, 041020 (2023)
The expressive capacity of quantum systems for machine learning is limited by quantum sampling noise incurred during measurement. Although it is generally believed that noise limits the resolvable capacity of quantum systems, the precise impact of no
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2301.00042
The paradigm of reservoir computing exploits the nonlinear dynamics of a physical reservoir to perform complex time-series processing tasks such as speech recognition and forecasting. Unlike other machine-learning approaches, reservoir computing rela
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2110.13849
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Hu, FangJun, Long, Gui-Lu
Duality quantum computing (DQC) offers the use of linear combination of unitaries (LCU), or generalized quantum gates, in designing quantum algorithms. DQC contains wave divider and wave combiner operations. The wave function of a quantum computer is
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1812.03454
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.