Для повышения эффективности квантовых резервуарных компьютеров (QRC) важно найти оптимальные операторы измерения. В статье предлагается использовать метод kernel ridge regression для обучения QRC как без учёта состояния, так и с учётом состояния. Этот подход позволяет минимизировать ошибку прогнозирования и более эффективен, особенно при большом количестве кубитов. arXiv: 2602.14677 Обзоры | Квантовая физика
Оптимизация на основе ядра операторов измерения для квантовых резервуарных компьютеров
Для повышения эффективности квантовых резервуарных компьютеров (QRC) важно найти оптимальные операторы измерения. В статье предлагается использовать метод kernel ridge regression для обучения QRC как без учёта состояния, так и с учётом состояния. Этот подход позволяет минимизировать ошибку прогнозирования и более эффективен, особенно при большом количестве кубитов.
arXiv: 2602.14677
