Гибридный квантово-классический обратный дизайн метаповерхностей для индивидуального узкополосного поглощения
В статье представлен гибридный квантово-классический метод машинного обучения LaSt-QGAN для оптимизации дизайна метаповерхностей. Этот метод сокращает время обучения на треть и уменьшает потребность в данных на 30% по сравнению с традиционными подходами. Метаповерхности, созданные с помощью LaSt-QGAN, демонстрируют высокую точность соответствия целевым спектрам поглощения.
arXiv: 2507.18127
