Подход машинного обучения к смягчению квантовых ошибок для точной молекулярной энергетики В статье предлагается использовать методы машинного обучения для борьбы с шумом в квантовых устройствах. Описывается архитектура на основе графовых нейронных сетей и регрессии для практической реализации методов уменьшения ошибок при работе с молекулярными гамильтонианами без экспоненциального увеличения затрат. Это позволяет значительно улучшить точность предсказания энергии для некоторых молекул. arXiv: 2504.07077 Обзоры | Квантовая физика
Подход машинного обучения к смягчению квантовых ошибок для точной молекулярной энергетики
В статье предлагается использовать методы машинного обучения для борьбы с шумом в квантовых устройствах. Описывается архитектура на основе графовых нейронных сетей и регрессии для практической реализации методов уменьшения ошибок при работе с молекулярными гамильтонианами без экспоненциального увеличения затрат. Это позволяет значительно улучшить точность предсказания энергии для некоторых молекул.
arXiv: 2504.07077
