关于量子神经网络 Ansatz 为 MaxCut 提供量子优势的评估
量子物理
2021-05-13 v1 数学物理
math.MP
摘要
在本论文中，我们扩展了导致 Lee 等人论文 arXiv:2105.01114 (2021) 的结果。具体而言，我们给出了变分量子算法的预言机表述，以及 Ansatz 的性质与其对应预言机强度之间关系的更多细节。此外，在确认参数化量子电路（PQC）中的非交换性可能对实现量子优势至关重要后，我们基于近期将 PQC 称为量子神经网络的视角，将这一概念与经典神经网络中的类似性质（如非线性）进行比较。虽然本论文包含了上述论文中的许多图表和内容，但其应主要被视为一份自洽的补充材料集合。
引用
@article{arxiv.2105.05365,
title = {On Assessing the Quantum Advantage for MaxCut Provided by Quantum Neural Network Ans\"atze},
author = {Juneseo Lee},
journal= {arXiv preprint arXiv:2105.05365},
year = {2021}
}
备注
61 pages, expansion of Lee et al., arXiv:2105.01114 (2021)