論文の概要: Differentiating and Integrating ZX Diagrams
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.13250v1
- Date: Mon, 31 Jan 2022 13:59:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-02-01 18:21:16.460816
- Title: Differentiating and Integrating ZX Diagrams
- Title(参考訳): ZXダイアグラムの微分と積分
- Authors: Quanlong Wang, Richie Yeung
- Abstract要約: 我々は、ZX-計算の枠組み内での微分と積分を実現することにより、ZXを解析的視点に高める。
量子機械学習の文脈で適用することで,ZX計算の新たな解析フレームワークを明確に説明する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.3655021726150367
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: ZX-calculus has proved to be a useful tool for quantum technology with a wide
range of successful applications. Most of these applications are of an
algebraic nature. However, other tasks that involve differentiation and
integration remain unreachable with current ZX techniques. Here we elevate ZX
to an analytical perspective by realising differentiation and integration
entirely within the framework of ZX-calculus. We explicitly illustrate the new
analytic framework of ZX-calculus by applying it in context of quantum machine
learning.
- Abstract(参考訳): ZX計算は、幅広い応用が成功した量子技術にとって有用なツールであることが証明されている。
これらの応用のほとんどは代数的性質を持つ。
しかし、分化と統合を含む他のタスクは、現在のzx技術では到達できないままである。
ここでは、ZX-計算の枠組み内での微分と積分を実現することにより、ZXを解析的視点に高める。
量子機械学習の文脈で適用することで,ZX計算の新しい解析フレームワークを明確に説明する。
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