关于 "Provably Trainable Rotationally Equivariant Quantum Machine Learning" 的评论
量子物理
2025-04-25 v1
摘要
我们对 West 等人论文中的框架进行了评论，"Provably Trainable Rotationally Equivariant Quantum Machine Learning" [PRX Quantum , 030320 (2024)]。尽管该框架具有启发性，但我们识别出在构造动态李代数 (DLA) 时存在的关键矛盾。具体而言，对所有最近邻量子比特施加的固定受控-Z (CZ) 门被错误地当作具有参数化特征的门来处理，其生成器以Pauli算子的组合形式表示。我们讨论了这一加入的含义，并鼓励作者使用纠正后的 DLA 表述重新审视其分析。
引用
@article{arxiv.2504.16950,
title = {Comment on "Provably Trainable Rotationally Equivariant Quantum Machine Learning"},
author = {Zhiming Xiao and Ting Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.16950},
year = {2025}
}
备注
Commemts on arXiv:2311.05873v3