研究者提出学习Lindbladian系数算法
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研究者提出学习Lindbladian系数算法
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AI 综述
Laura Lewis、Ewin Tang 和 John Wright 提交论文预印本，提出一种学习 n-qubit 常数局域 Lindbladian 系数的算法。该算法将系数学到 ε 误差所需的总演化时间为 O(g d² log(n) / ε²)，其中 g 为单格点能量，d 为相互作用图的近似度。 作者称该算法在各参数上达到对数因子内最优。
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最新进展10月5日 12:00
如何学习开放量子系统的结构报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月5日
- arXiv：cs.LG如何学习开放量子系统的结构
研究者提出一种学习 n-qubit 常数局域 Lindbladian 系数的算法，总演化时间为 O(g d² log(n) / ε²)，并证明其在各参数上达到对数因子内最优。
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