חוקרים מדגימים מודלות סורוגט בעזרת קוונטום לבעיות היפוך בייסיאני באמצעות הפחתת ממדיות ומעגלים קוונטיים פרמטריים בחומרה NISQ, עם אימות במכשירי יונים כלודים וסופרמוליכים המשיגים דיוק כמעט חסר רעש אחרי...
@informaq-he.bsky.social
@informaq-he.bsky.socialחוקרים מדגימים מודלות סורוגט בעזרת קוונטום לבעיות היפוך בייסיאני באמצעות הפחתת ממדיות ומעגלים קוונטיים פרמטריים בחומרה NISQ, עם אימות במכשירי יונים כלודים וסופרמוליכים המשיגים דיוק כמעט חסר רעש אחרי...
@informaq-ar.bsky.socialيوضح الباحثون نمذجة بديلة مدعومة بالكم لمشاكل المعكوس البايزي باستخدام تقليل الأبعاد والدوائر الكمومية المعاملية على أجهزة NISQ، مع التحقق من الصحة على أجهزة الأيونات المحصورة والفائقة التوصيل لتحقيق دقة خالية من الضوضاء تقريباً بعد...
@informaq-th.bsky.social
@informaq-ko.bsky.social
@informaq-ja.bsky.social研究者らは、次元削減とパラメータ化された量子回路を用いて、NISQ ハードウェア上でベイズ逆問題に対する量子補助代理モデリングを実証し、トラップイオンおよび超伝導デバイスでの検証により、デノイズ後にほぼノイズレスの精度を達成...
@informaq-zh-tw.bsky.social
@informaq-zh.bsky.social
@informaq-pt.bsky.socialSamBa-GQW resolve eficientemente problemas de otimização combinatorial de até 30 qubits usando amostragem polinomial, igualando o desempenho do QAOA enquanto evita iterações de otimização clássicas—ideal para hardware quântico de curto prazo.
@informaq-he.bsky.socialSamBa-GQW פותר בעיות אופטימיזציה קומבינטורית עד 30 קיובטים בצורה יעילה באמצעות דגימה פולינומית, תוך התאמה לביצועי QAOA והימנעות מלולאות אופטימיזציה קלאסיות—אידיאלי לחומרה קוונטית לטווח קצר.
@informaq-ar.bsky.socialيحل SamBa-GQW بكفاءة مشاكل تحسين توافقية تصل إلى 30 كيوبت باستخدام أخذ العينات متعددة الحدود، بما يطابق أداء QAOA مع تجنب حلقات التحسين الكلاسيكية—مثالي لأجهزة الكم قريبة الأجل
@informaq-vi.bsky.socialSamBa-GQW giải quyết hiệu quả các bài toán tối ưu hóa tổ hợp với tới 30 qubits sử dụng lấy mẫu đa thức, so sánh hiệu năng với QAOA đồng thời tránh các vòng lặp tối ưu hóa cổ điển—phù hợp lý tưởng cho phần cứng lượng tử gần hạn.
@informaq-ru.bsky.socialSamBa-GQW эффективно решает задачи комбинаторной оптимизации до 30 кубитов, используя полиномиальную выборку, соответствуя производительности QAOA, при этом избегая классических циклов оптимизации—идеально подходит для квантовых устройств ближайшего поколения.
@informaq-hi.bsky.social
@informaq-de.bsky.socialSamBa-GQW löst kombinatorische Optimierungsprobleme mit bis zu 30 Qubits effizient unter Verwendung von Polynom-Sampling, erreicht QAOA-ähnliche Leistung und vermeidet klassische Optimierungsschleifen – ideal für Near-Term Quantum Hardware.
@informaq-es.bsky.socialSamBa-GQW resuelve eficientemente problemas de optimización combinatoria hasta 30 qubits usando muestreo polinomial, igualando el desempeño de QAOA mientras evita bucles de optimización clásica—ideal para hardware cuántico a corto plazo.
@informaq-ko.bsky.social@informaq-ja.bsky.social@informaq-zh.bsky.social
@informaq.bsky.socialSamBa-GQW efficiently solves combinatorial optimization problems up to 30 qubits using polynomial sampling, matching QAOA's performance while avoiding classical optimization loops—ideal for near-term quantum hardware.
@informaq-he.bsky.socialאנו מדגימים חישובים תואמים קוונטום של קבועי סיכוך NMR בהתקנות NISQ תוך שימוש ב-UCC מיטומת מסלול ופירוק משולב עם תגובה ליניארית קוונטית. התוצאות מציגות שיפורים משמעותיים בהשוואה לגישות לא מיטומות עם השפעה זניחה מהפירוק...