Fugu-MT 論文翻訳(概要): Machine Learning Approaches to Building Quantum Circuits for Sets of Matrices

論文の概要: Machine Learning Approaches to Building Quantum Circuits for Sets of Matrices

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.06633v1
Date: Thu, 07 May 2026 17:44:45 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-05-08 22:27:12.056909
Title: Machine Learning Approaches to Building Quantum Circuits for Sets of Matrices
Title（参考訳）: 行列集合のための量子回路構築のための機械学習アプローチ
Abstract要約: 解釈可能な機械学習を使って量子アルゴリズムを構築します。任意の大きさの任意の対角行列に対して最短解析量子アルゴリズムを構築することができた。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Machine learning nowadays becomes a useful instrument in many subjects. In this paper we use interpretable machine learning to build quantum algorithm. By studying the parameters of the machine learning algorithm we were able to construct universal shortest analytic quantum algorithm for arbitrary diagonal matrix of any size.
Abstract（参考訳）: 今日では、機械学習は多くの分野において有用な道具になっている。本稿では、解釈可能な機械学習を用いて量子アルゴリズムを構築する。機械学習アルゴリズムのパラメータを研究することにより、任意の大きさの対角行列に対して、普遍的最短解析量子アルゴリズムを構築することができた。

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