拓扑量子神经网络与振幅体表示中的通用量子计算
量子物理
2026-02-17 v2 高能物理 - 唯象学
高能物理 - 理论
摘要
我们研究了计算与散射在操作层面（因此是现象学层面）和形式层面的关系。我们展示了拓扑量子神经网络（TQNN）如何通过Reshetikhin-Turaev和Turaev-Viro模型实现通用量子计算，从而展示TQNN如何实现量子纠错码。然后我们展示了TQNN与振幅体之间的形式对应关系，以支持振幅体用于表示通用量子过程的存在性。这一构造展示了振幅体如何作为底层拓扑结构的几何表示。我们最后指出了这些结果所支持的应用领域。
引用
@article{arxiv.2509.19772,
title = {Universal quantum computation in topological quantum neural networks and amplituhedron representation},
author = {Chris Fields and James F. Glazebrook and Antonino Marcianò and Emanuele Zappala},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.19772},
year = {2026}
}
备注
47 pages