文件名称:
constrained-quantum-learning:此存储库包含用于产生论文“通过机器学习增强通用量子光子门的近确定性产生”中给出的结果的源代码。-Source code learning
开发工具:
文件大小: 13kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-25
详细说明：受限量子学习
使用机器学习训练带有PNR的高斯量子电路，以高保真度和概率产生立方相资源状态。
此存储库包含用于产生结果的源代码，该结果在“通过机器学习增强的通用量子光子门的近确定性产生” 。
内容
以下两个脚本使用全局搜索（盆地跳跃）和局部搜索（BFGS优化）执行约束变分量子电路优化，以最大程度地提高最后一种模式下立方相资源状态的保真度（以及生成概率）。
two_mode.py ：一个Python脚本，用于生成本文介绍的双模式小工具体系结构的结果。 在此，两模压缩的位移状态入射到分束器上，其中第一模由光子数分辨检测器测量。
three_mode.py ：一个Python脚本，用于生成本文介绍的三模式小工具体系结构的结果。 在此，三模压缩的位移状态入射到由三个分束器组成的干涉仪上，其中第一和第二模由光子数分辨检测器测量。
要求
为了构建和优化受约束的变分量子电路，这些脚本使用了的Foc
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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