Квантовое машинное обучение в физике частиц Фатих Маулана и его команда изучили вариационные квантовые классификаторы (VQC) для обнаружения сигналов бозона Хиггса. Их исследование показало, что увеличение глубины квантовых цепей и добавление уровней запутанности повышает точность до 56.2. Простое увеличение количества кубитов снижает точность из-за трудностей с оптимизацией. 🧠🔍 Оптимизация квантовых цепей Исследователи использовали метод главных компонент (PCA) для снижения размерности данных. Они протестировали три конфигурации VQC: поверхностную 4-кубитную цепь, глубокую 4-кубитную цепь и 8-кубитную цепь...