迈向预测性量子算法性能：在大规模体系中建模时间相关噪声深度解析
本文深度解析了利用张量网络与 SchWARMA 模型在 128 位规模下模拟时间相关噪声对量子算法影响的研究，揭示了噪声频谱特征与算法失真之间的幂律缩放关系。
本文深度解析了利用张量网络与 SchWARMA 模型在 128 位规模下模拟时间相关噪声对量子算法影响的研究，揭示了噪声频谱特征与算法失真之间的幂律缩放关系。
本文深度解析了最新提出的可微分最大似然估计（dMLE）框架，该框架通过将伴随式似然性计算映射为统计力学配分函数，实现了噪声参数的高效梯度优化，在谷歌 Sycamore 处理器数据上显著提升了逻辑错误抑制率。