Leitet universelle Verallgemeinerungsschranken für das Erlernen von Quanten-Unitären über verschiedene Eingabeverteilungen ab und zeigt, dass das Training mit Realzuständen die Leistung mit komplexen Zuständen exponentiell gut kontrolliert.

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Ein strenger mathematischer Rahmen für fermionisches Quantencomputing kombiniert premonoidale Kategorien mit skalierbaren diagrammatischen Sprachen und ermöglicht Schaltkreiskompilation sowie Normalformen für praktische Optimierung.

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