Fugu-MT 論文翻訳(概要): Differentiating and Integrating ZX Diagrams with Applications to Quantum Machine Learning

論文の概要: Differentiating and Integrating ZX Diagrams with Applications to Quantum Machine Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.13250v6
Date: Sun, 15 Sep 2024 09:58:20 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-18 06:00:45.244264
Title: Differentiating and Integrating ZX Diagrams with Applications to Quantum Machine Learning
Title（参考訳）: ZXダイアグラムの微分積分と量子機械学習への応用
Authors: Quanlong Wang, Richie Yeung, Mark Koch,
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。本稿では,バレンプラトーの解析に量子機械学習を応用し,ZX計算の新しい解析フレームワークを具体的に解説する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.09831489366502298
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
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 for the analysis of barren plateaus.
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のものである。しかし、差別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。本稿では,バレンプラトーの解析に量子機械学習を応用し,ZX計算の新しい解析フレームワークを具体的に解説する。

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