論文の概要: Quantum-inspired Techniques in Tensor Networks for Industrial Contexts
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.11277v1
- Date: Wed, 17 Apr 2024 11:34:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-18 14:24:17.728489
- Title: Quantum-inspired Techniques in Tensor Networks for Industrial Contexts
- Title(参考訳): 産業用テンソルネットワークにおける量子インスピレーション技術
- Authors: Alejandro Mata Ali, Iñigo Perez Delgado, Aitor Moreno Fdez. de Leceta,
- Abstract要約: 本稿では, 産業環境とコンテキストのためのテンソルネットワークにおける量子インスパイアされたアルゴリズムと手法の適用性と実現可能性について述べる。
このような手法の限界について検討し,その潜在的な拡張性について検討する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 44.99833362998488
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this paper we present a study of the applicability and feasibility of quantum-inspired algorithms and techniques in tensor networks for industrial environments and contexts, with a compilation of the available literature and an analysis of the use cases that may be affected by such methods. In addition, we explore the limitations of such techniques in order to determine their potential scalability.
- Abstract(参考訳): 本稿では,産業環境や文脈のテンソルネットワークにおける量子インスパイアされたアルゴリズムと手法の適用性および実現可能性について検討し,利用可能な文献のコンパイルと,そのような手法に影響を及ぼす可能性のあるユースケースの分析を行う。
さらに,このような手法の限界について検討し,その潜在的な拡張性について検討する。
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