トラップドイオンおよび超伝導ハードウェア上でのチューナブル量... ノート

トラップドイオンおよび超伝導ハードウェア上でのチューナブル量子ニューラルネットワークのベンチマーキング

著者: Djamil Lakhdar-Hamina, Xingxin Liu, Richard Barney, Sarah H. Miller, Alaina M. Green, Norbert M. Linke, and Victor Galitski 2つの量子コンピューティングプラットフォームを使用して量子ニューラルネットワークを実装することにより、研究者たちはそのようなシステムが理論的な約束を確実に果たすことができるかどうかを判断するためのステップを踏み出しました。[Phys. Rev. Lett. 137, 040601] 2026年7月22日水曜日公開
CdXz5zHNQW_MLHqBWGlsG.png