T-QARD Harbor

NISQアルゴリズムであるIQPE(反復量子位相推定)を用いて、グラフェンの基底エネルギーを推定した論文を紹介します。

パラメータを持った量子回路そのものを学習モデルとして扱う枠組み、量子回路学習の提案論文を解説します。なぜ浅い回路で非線形な関数が表現できるのか、なぜ勾配が期待値の測定だけで厳密に求まるのかを、線形代数の知識だけで追えるように、密度演算子とパウリ基底の視点から説明します。