1Xanadu, Toronto, ON, M5G 2C8, Canadá
2Centro de Física Teórica, Instituto de Tecnologia de Massachusetts, Cambridge, MA, 02139, EUA
3Centro de Física Quântica Computacional, Flatiron Institute, Nova York, NY, 10010, EUA
4Departamento de Física, Universidade de Columbia, Nova York, 10027, EUA
Acha este artigo interessante ou deseja discutir? Scite ou deixe um comentário no SciRate.
Sumário
Propomos um novo método para estender o tamanho de uma computação quântica além do número de qubits físicos disponíveis em um único dispositivo. Isso é conseguido inserindo aleatoriamente canais de medição e preparação para expressar o estado de saída de um circuito grande como um estado separável em dispositivos distintos. Nosso método emprega medições aleatórias, resultando em um overhead de amostra que é $widetilde{O}(4^k / varepsilon ^2)$, onde $varepsilon $ é a precisão do cálculo e $k$ o número de fios paralelos que são “cortar” para obter subcircuitos menores. Também mostramos um limite inferior da teoria da informação de $Omega(2^k / varepsilon ^2)$ para qualquer procedimento comparável. Usamos nossas técnicas para mostrar que circuitos no Algoritmo de Otimização Aproximada Quântica (QAOA) com camadas emaranhadas $p$ podem ser simulados por circuitos em uma fração do número original de qubits com uma sobrecarga de aproximadamente $2^{O(pkappa) }$, onde $kappa$ é o tamanho de um separador de vértices balanceado conhecido do gráfico que codifica o problema de otimização. Obtemos evidências numéricas de acelerações práticas usando nosso método aplicado ao QAOA, em comparação com trabalhos anteriores. Finalmente, investigamos a viabilidade prática de aplicar o procedimento de corte de circuito a problemas QAOA de grande escala em grafos agrupados usando um simulador de $30$-qubit para avaliar a energia variacional de um problema de $129$-qubit, bem como realizar um $62$ Otimização -qubit.
► dados BibTeX
► Referências
[1] https:///github.com/XanaduAI/randomized-measurements-circuit-cutting (2022).
https:///github.com/XanaduAI/randomized-measurements-circuit-cutting
[2] Scott Aaronson e Daniel Gottesman “Simulação aprimorada de circuitos estabilizadores” Phys. Rev.A 70, 052328 (2004).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.70.052328
[3] J. Avron, Ofer Casper e Ilan Rozen, “Vantagem quântica e redução de ruído na computação quântica distribuída” Phys. Rev.A 104, 052404 (2021).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.104.052404
[4] Thomas Ayral, François-Marie Le Régent, Zain Saleem, Yuri Alexeev e Martin Suchara, “Quantum Divide and Compute: Demonstrações de Hardware e Simulações Ruidosas” 2020 IEEE Computer Society Annual Symposium on VLSI (ISVLSI) 138–140 (2020).
https:///doi.org/10.1109/ISVLSI49217.2020.00034
[5] F. Barratt, James Dborin, Matthias Bal, Vid Stojevic, Frank Pollmann e AG Green, “Simulação quântica paralela de grandes sistemas em pequenos computadores NISQ” npj Quantum Information 7, 79 (2021).
https://doi.org/10.1038/s41534-021-00420-3
[6] Ville Bergholm, Josh Izaac, Maria Schuld, Christian Gogolin, Shahnawaz Ahmed, Vishnu Ajith, M. Sohaib Alam, Guillermo Alonso-Linaje, B. AkashNarayanan, Ali Asadi, Juan Miguel Arrazola, Utkarsh Azad, Sam Banning, Carsten Blank, Thomas R Bromley, Benjamin A. Cordier, Jack Ceroni, Alain Delgado, Olivia Di Matteo, Amintor Dusko, Tanya Garg, Diego Guala, Anthony Hayes, Ryan Hill, Aroosa Ijaz, Theodor Isacsson, David Ittah, Soran Jahangiri, Prateek Jain, Edward Jiang, Ankit Khandelwal, Korbinian Kottmann, Robert A. Lang, Christina Lee, Thomas Loke, Angus Lowe, Keri McKiernan, Johannes Jakob Meyer, JA Montañez-Barrera, Romain Moyard, Zeyue Niu, Lee James O'Riordan, Steven Oud, Ashish Panigrahi, Parque Chae-Yeun, Daniel Polatajko, Nicolás Quesada, Chase Roberts, Nahum Sá, Isidor Schoch, Borun Shi, Shuli Shu, Sukin Sim, Arshpreet Singh, Ingrid Strandberg, Jay Soni, Antal Száva, Slimane Thabet, Rodrigo A. Vargas-Hernández , Trevor Vincent, Nicola Vitucci, Maurice Weber, David Wierichs, Roeland Wiersema, Moritz Willmann, Vincent Wong, Shaoming Zhang e Nathan Killoran, “PennyLane: diferenciação automática de computações quânticas clássicas híbridas” (2018).
https:///doi.org/10.48550/ARXIV.1811.04968
https: / / arxiv.org/ abs / 1811.04968
[7] Sergey Bravyi e David Gosset “Simulação clássica aprimorada de circuitos quânticos dominados por Clifford Gates” Phys. Rev. Lett. 116, 250501 (2016).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.116.250501
[8] Sergey Bravyi, David Gosset e Ramis Movassagh, “Algoritmos clássicos para valores médios quânticos” Nature Physics 17, 337–341 (2021).
https://doi.org/10.1038/s41567-020-01109-8
[9] Sergey Bravyi, Graeme Smith e John A. Smolin, “Trading Classical and Quantum Computational Resources” Phys. Rev. X 6, 021043 (2016).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevX.6.021043
[10] Sergey Bravyi, Alexander Kliesch, Robert Koenig e Eugene Tang, “Obstáculos à Otimização Quântica Variacional da Proteção de Simetria” Phys. Rev. 125, 260505 (2020).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.125.260505
[11] Sergey Bravyi, Dan Browne, Padraic Calpin, Earl Campbell, David Gosset e Mark Howard, “Simulação de circuitos quânticos por decomposições de estabilizadores de baixa classificação” Quantum 3, 181 (2019).
https://doi.org/10.22331/q-2019-09-02-181
[12] Thang Nguyen Buiand Curt Jones “Encontrar boas partições aproximadas de vértices e arestas é NP-difícil” Information Processing Letters 42, 153–159 (1992).
https://doi.org/10.1016/0020-0190(92)90140-Q
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/002001909290140Q
[13] Francesco Buscemi e Nilanjana Datta “A capacidade quântica de canais com ruído arbitrariamente correlacionado” IEEE Transactions on Information Theory 56, 1447–1460 (2010).
https: / / doi.org/ 10.1109 / TIT.2009.2039166
[14] Senrui Chen, Wenjun Yu, Pei Zeng e Steven T. Flammia, “Estimativa de sombra robusta” PRX Quantum 2, 030348 (2021).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PRXQuantum.2.030348
[15] Andrew M. Childs, Yuan Su, Minh C. Tran, Nathan Wiebe e Shuchen Zhu, “Teoria do erro do trotador com escala do comutador” Revisão física X 11 (2021).
https: / / doi.org/ 10.1103 / physrevx.11.011020
[16] Thomas M. Cover e Joy A. Thomas “Elementos da Teoria da Informação” Wiley (2005).
https:///doi.org/10.1002/047174882x
[17] Vedran Dunjko, Yimin Ge e J. Ignacio Cirac, “Aceleração computacional usando pequenos dispositivos quânticos” Phys. Rev. 121, 250501 (2018).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.121.250501
[18] Andreas Elben, Steven T. Flammia, Hsin-Yuan Huang, Richard Kueng, John Preskill, Benoît Vermersch e Peter Zoller, “A caixa de ferramentas de medição aleatória” (2022).
https:///doi.org/10.48550/ARXIV.2203.11374
https: / / arxiv.org/ abs / 2203.11374
[19] Leo Fang, Andreas Hehn, Harun Bayraktar e Sam Stanwyck, “NVIDIA/cuQuantum: cuQuantum v22.05.0” (2022).
https: / / doi.org/ 10.5281 / zenodo.6574510
[20] Robert M. Fano “Transmissão de Informação: uma Teoria Estatística das Comunicações” MIT Press (1966).
[21] Edward Farhi, David Gamarnik e Sam Gutmann, “O algoritmo de otimização quântica aproximada precisa ver o gráfico inteiro: um caso típico” (2020).
https:///doi.org/10.48550/ARXIV.2004.09002
https: / / arxiv.org/ abs / 2004.09002
[22] Edward Farhi, David Gamarnik e Sam Gutmann, “O algoritmo de otimização aproximada quântica precisa ver o gráfico inteiro: exemplos de pior caso” (2020).
https:///doi.org/10.48550/ARXIV.2005.08747
https: / / arxiv.org/ abs / 2005.08747
[23] Edward Farhi, Jeffrey Goldstone e Sam Gutmann, “Um algoritmo de otimização aproximada quântica” (2014).
https:///doi.org/10.48550/ARXIV.1411.4028
https: / / arxiv.org/ abs / 1411.4028
[24] Edward Farhi, Jeffrey Goldstone e Sam Gutmann, “Um algoritmo de otimização aproximada quântica aplicado a um problema de restrição de ocorrência limitada” (2014).
https:///doi.org/10.48550/ARXIV.1412.6062
https: / / arxiv.org/ abs / 1412.6062
[25] Edward Farhiand Aram W Harrow “Supremacia Quântica através do Algoritmo de Otimização Aproximada Quântica” (2016).
https:///doi.org/10.48550/ARXIV.1602.07674
https: / / arxiv.org/ abs / 1602.07674
[26] Uriel Feige, Mohammad Taghi Hajiaghayi e James R. Lee, “Algoritmos de aproximação aprimorados para separadores de vértices de peso mínimo” SIAM Journal on Computing 38, 629–657 (2008).
https: / / doi.org/ 10.1137 / 05064299X
[27] Johnnie Gray e Stefanos Kourtis “Contração de rede tensora hiperotimizada” Quantum 5, 410 (2021).
https://doi.org/10.22331/q-2021-03-15-410
[28] M Guţă, J Kahn, R Kueng e JA Tropp, “Tomografia de estado rápido com limites de erro ideais” Journal of Physics A: Mathematical and Theoretical 53, 204001 (2020).
https: / / doi.org/ 10.1088 / 1751-8121 / ab8111
[29] Jeongwan Haah, Aram W. Harrow, Zhengfeng Ji, Xiaodi Wu e Nengkun Yu, “Tomografia ideal de amostra de estados quânticos” Transações IEEE sobre Teoria da Informação 63, 5628–5641 (2017).
https: / / doi.org/ 10.1109 / TIT.2017.2719044
[30] Stuart Hadfield, Zhihui Wang, Bryan O'Gorman, Eleanor G. Rieffel, Davide Venturelli e Rupak Biswas, “Do algoritmo de otimização aproximada quântica a um operador alternado quântico Ansatz” Algoritmos 12 (2019).
https: / / doi.org/ 10.3390 / a12020034
https://www.mdpi.com/1999-4893/12/2/34
[31] Michael Horodecki, Peter W. Shor e Mary Beth Ruskai, “Entanglement Breaking Channels” Reviews in Mathematical Physics 15, 629–641 (2003).
https: / / doi.org/ 10.1142 / S0129055X03001709
[32] Hsin-Yuan Huang, Richard Kueng e John Preskill, “Prevendo muitas propriedades de um sistema quântico a partir de poucas medições” Nature Physics 16, 1050–1057 (2020).
https://doi.org/10.1038/s41567-020-0932-7
[33] William Huggins, Piyush Patil, Bradley Mitchell, K Birgitta Whaley e E Miles Stoudenmire, “Rumo ao aprendizado de máquina quântica com redes tensores” Quantum Science and Technology 4, 024001 (2019).
https: / / doi.org/ 10.1088 / 2058-9565 / aaea94
[34] Richard Kueng e David Gross “Os estados do estabilizador Qubit são projetos 3 projetivos complexos” (2015).
https:///doi.org/10.48550/ARXIV.1510.02767
https: / / arxiv.org/ abs / 1510.02767
[35] Junde Li, Mahabubul Alam e Swaroop Ghosh, “Otimização quântica aproximada em grande escala via dividir e conquistar” (2021).
https:///doi.org/10.48550/ARXIV.2102.13288
https: / / arxiv.org/ abs / 2102.13288
[36] Seth Lloyd, Maria Schuld, Aroosa Ijaz, Josh Izaac e Nathan Killoran, “Embeddings quânticos para aprendizado de máquina” (2020).
https:///doi.org/10.48550/ARXIV.2001.03622
https: / / arxiv.org/ abs / 2001.03622
[37] Angus Lowe e Ashwin Nayak “Limites inferiores para aprender estados quânticos com medições de cópia única” (2022).
https:///doi.org/10.48550/ARXIV.2207.14438
https: / / arxiv.org/ abs / 2207.14438
[38] Danylo Lykov, Jonathan Wurtz, Cody Poole, Mark Saffman, Tom Noel e Yuri Alexeev, “Limites de frequência de amostragem para vantagem quântica do algoritmo de otimização aproximada quântica” (2022).
https:///doi.org/10.48550/ARXIV.2206.03579
https: / / arxiv.org/ abs / 2206.03579
[39] Igor L. Markov e Yaoyun Shi “Simulando Computação Quântica por Contratação de Redes Tensoriais” SIAM Journal on Computing 38, 963–981 (2008).
https: / / doi.org/ 10.1137 / 050644756
[40] Simon C. Marshall, Casper Gyurik e Vedran Dunjko, “Aprendizado de máquina quântica de alta dimensão com pequenos computadores quânticos” (2022).
https:///doi.org/10.48550/ARXIV.2203.13739
https: / / arxiv.org/ abs / 2203.13739
[41] Matija Medvidović e Giuseppe Carleo “Simulação variacional clássica do algoritmo de otimização aproximada quântica” npj Quantum Information 7 (2021).
https: / / doi.org/ 10.1038 / s41534-021-00440-z
[42] Kosuke Mitarai e Keisuke Fujii “Construindo uma porta virtual de dois qubits por amostragem de operações de um qubit” New Journal of Physics 23, 023021 (2021).
https:///doi.org/10.1088/1367-2630/abd7bc
[43] Kosuke Mitarai e Keisuke Fujii “Overhead para simular um canal não local com canais locais por amostragem quase probabilística” Quantum 5, 388 (2021).
https://doi.org/10.22331/q-2021-01-28-388
[44] Philipp Moritz, Robert Nishihara, Stephanie Wang, Alexey Tumanov, Richard Liaw, Eric Liang, Melih Elibol, Zongheng Yang, William Paul, Michael I. Jordan e Ion Stoica, “Ray: Uma estrutura distribuída para aplicações emergentes de IA” (2017) .
https:///doi.org/10.48550/ARXIV.1712.05889
https: / / arxiv.org/ abs / 1712.05889
[45] Hakop Pashayan, Joel J. Wallman e Stephen D. Bartlett, “Estimando probabilidades de resultados de circuitos quânticos usando quasiprobabilidades” Phys. Rev. 115, 070501 (2015).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.115.070501
[46] Tianyi Peng, Aram W. Harrow, Maris Ozols e Xiaodi Wu, “Simulando grandes circuitos quânticos em um pequeno computador quântico” Cartas de revisão física 125 (2020).
https: / / doi.org/ 10.1103 / physrevlett.125.150504
[47] Michael A. Perlin, Zain H. Saleem, Martin Suchara e James C. Osborn, “Corte de circuito quântico com tomografia de máxima verossimilhança” npj Quantum Information 7 (2021).
https://doi.org/10.1038/s41534-021-00390-6
[48] Alberto Peruzzo, Jarrod McClean, Peter Shadbolt, Man-Hong Yung, Xiao-Qi Zhou, Peter J. Love, Alán Aspuru-Guzik e Jeremy L. O'Brien, "A variational eigenvalue solver on a photonic quantum processor" Nature Communications 5 (2014).
https: / / doi.org/ 10.1038 / ncomms5213
[49] Christophe Piveteau e David Sutter “Tricô circuito com comunicação clássica” (2022).
https:///doi.org/10.48550/ARXIV.2205.00016
https: / / arxiv.org/ abs / 2205.00016
[50] Zain H. Saleem, Teague Tomesh, Michael A. Perlin, Pranav Gokhale e Martin Suchara, “Divisão e conquista quântica para otimização combinatória e computação distribuída” (2021).
arXiv: 2107.07532
[51] Igal Sason e Sergio Verdú “$f$ -Divergence Inequalities” IEEE Transactions on Information Theory 62, 5973–6006 (2016).
https: / / doi.org/ 10.1109 / TIT.2016.2603151
[52] Maria Schuld, Alex Bocharov, Krysta M. Svore e Nathan Wiebe, “Circuit-centric quantum classifiers” Physical Review A 101 (2020).
https: / / doi.org/ 10.1103 / physreva.101.032308
[53] Maria Schuld, Ville Bergholm, Christian Gogolin, Josh Izaac e Nathan Killoran, “Avaliando gradientes analíticos em hardware quântico” Phys. Rev. A 99, 032331 (2019).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.99.032331
[54] Hayk Shoukourian, Torsten Wilde, Axel Auweter e Arndt Bode, “Prevendo a energia e o consumo de energia de aplicações HPC de escala forte e fraca” Supercomputing Frontiers and Innovations 1, 20–41 (2014).
https:///doi.org/10.14529/jsfi140202
[55] Wei Tang e Margaret Martonosi “ScaleQC: Uma estrutura escalável para computação híbrida em processadores quânticos e clássicos” (2022).
https:///doi.org/10.48550/ARXIV.2207.00933
https: / / arxiv.org/ abs / 2207.00933
[56] Ewout Van Den Berg “Um método simples para amostragem de operadores Clifford aleatórios” 2021 Conferência Internacional IEEE sobre Computação e Engenharia Quântica (QCE) 54–59 (2021).
https: / / doi.org/ 10.1109 / QCE52317.2021.00021
[57] Zhihui Wang, Stuart Hadfield, Zhang Jiang e Eleanor G. Rieffel, “Algoritmo de otimização aproximada quântica para MaxCut: uma visão fermiônica” Phys. Rev.A 97, 022304 (2018).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.97.022304
[58] John Watrous “A Teoria da Informação Quântica” Cambridge University Press (2018).
https: / / doi.org/ 10.1017 / 9781316848142
[59] Zak Webb “O grupo Clifford forma um design 3 unitário” (2015).
https:///doi.org/10.48550/ARXIV.1510.02769
https: / / arxiv.org/ abs / 1510.02769
[60] Roeland Wiersema, Leonardo Guerini, Juan Felipe Carrasquilla e Leandro Aolita, “A conectividade do circuito aumenta por interfaces quânticas-clássicas-quânticas” (2022).
https:///doi.org/10.48550/ARXIV.2203.04984
https: / / arxiv.org/ abs / 2203.04984
[61] Xiao Yuan, Jinzhao Sun, Junyu Liu, Qi Zhao e You Zhou, “Simulação Quântica com Redes Tensor Híbridas” Phys. Rev. 127, 040501 (2021).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.127.040501
[62] Huangjun Zhu “Grupos Multiqubit Clifford são projetos unitários de 3” Phys. Rev. A 96, 062336 (2017).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.96.062336
Citado por
[1] Lirandë Pira e Chris Ferrie, “Um convite para redes neurais quânticas distribuídas”, arXiv: 2211.07056, (2022).
[2] Lukas Brenner, Christophe Piveteau e David Sutter, “Corte de fio ideal com comunicação clássica”, arXiv: 2302.03366, (2023).
[3] Matthew DeCross, Eli Chertkov, Megan Kohagen e Michael Foss-Feig, “Compilação de reutilização de Qubit com medição e redefinição de circuito intermediário”, arXiv: 2210.08039, (2022).
[4] Christian Ufrecht, Maniraman Periyasamy, Sebastian Rietsch, Daniel D. Scherer, Axel Plinge e Christopher Mutschler, “Cortando portas quânticas de multicontrole com cálculo ZX”, arXiv: 2302.00387, (2023).
[5] Marvin Bechtold, Johanna Barzen, Frank Leymann, Alexander Mandl, Julian Obst, Felix Truger e Benjamin Weder, “Investigando o efeito do corte de circuito em QAOA para o problema MaxCut em dispositivos NISQ”, arXiv: 2302.01792, (2023).
[6] Ritajit Majumdar e Christopher J. Wood, “Erro mitigado de corte de circuito quântico”, arXiv: 2211.13431, (2022).
[7] Daniel T. Chen, Zain H. Saleem e Michael A. Perlin, “Quantum Divide and Conquer for Classical Shadows”, arXiv: 2212.00761, (2022).
[8] Gideon Uchehara, Tor M. Aamodt e Olivia Di Matteo, “Otimização de corte de circuito inspirado em rotação”, arXiv: 2211.07358, (2022).
[9] Carlos A. Riofrío, Oliver Mitevski, Caitlin Jones, Florian Krellner, Aleksandar Vučković, Joseph Doetsch, Johannes Klepsch, Thomas Ehmer e Andre Luckow, “Uma caracterização de desempenho de modelos generativos quânticos”, arXiv: 2301.09363, (2023).
[10] Diego Guala, Shaoming Zhang, Esther Cruz, Carlos A. Riofrío, Johannes Klepsch e Juan Miguel Arrazola, “Uma visão prática da classificação de imagens com circuitos quânticos de rede tensorial variacional”, arXiv: 2209.11058, (2022).
As citações acima são de SAO / NASA ADS (última atualização com êxito 2023-03-03 16:49:02). A lista pode estar incompleta, pois nem todos os editores fornecem dados de citação adequados e completos.
On Serviço citado por Crossref nenhum dado sobre a citação de trabalhos foi encontrado (última tentativa 2023-03-03 16:49:00).
Este artigo é publicado na Quantum sob o Atribuição 4.0 do Creative Commons Internacional (CC BY 4.0) licença. Os direitos autorais permanecem com os detentores originais, como os autores ou suas instituições.
- Conteúdo com tecnologia de SEO e distribuição de relações públicas. Seja amplificado hoje.
- Platoblockchain. Inteligência Metaverso Web3. Conhecimento Ampliado. Acesse aqui.
- Fonte: https://quantum-journal.org/papers/q-2023-03-02-934/
- 1
- 10
- 11
- 116
- 2001
- 2014
- 2016
- 2017
- 2018
- 2019
- 2020
- 2021
- 2022
- 2023
- 28
- 39
- 7
- 70
- 9
- a
- acima
- RESUMO
- Acesso
- realizado
- precisão
- em
- Vantagem
- afiliações
- AI
- alex
- Alexander
- algoritmo
- algoritmos
- Todos os Produtos
- Analítico
- e
- Andrew
- anual
- Anthony
- aplicações
- aplicado
- Aplicando
- autor
- autores
- Automático
- disponível
- Benjamin
- Pós
- obrigado
- Break
- Quebra
- Bryan
- cambridge
- Capacidade
- transportar
- casas
- casper
- Canal
- canais
- perseguição
- chen
- Chris
- Christopher
- classificação
- Columbia
- comentar
- Commons
- Comunicação
- Comunicações
- comparável
- comparado
- completar
- integrações
- computação
- cálculos
- Computar
- computador
- computadores
- computação
- Conferência
- Conectividade
- consumo
- contratante
- contração
- direitos autorais
- Cortar
- corte
- Daniel
- dados,
- David
- Ele
- dispositivo
- Dispositivos/Instrumentos
- Diego
- discutir
- distinto
- distribuído
- computação distribuída
- borda
- Edward
- efeito
- emergente
- emprega
- energia
- Engenharia
- erro
- Éter (ETH)
- avaliar
- evidência
- exemplos
- expresso
- estender
- RÁPIDO
- poucos
- Finalmente
- formas
- encontrado
- fração
- Quadro
- Frequência
- da
- Fronteiras
- Portões
- ge
- generativo
- Bom estado, com sinais de uso
- gradientes
- gráfico
- gráficos
- Verde
- bruto
- Grupo
- Do grupo
- Hardware
- Harvard
- titulares
- hpc
- HTTPS
- HÍBRIDO
- híbrido quântico-clássico
- IEEE
- imagem
- Classificação de imagem
- in
- desigualdades
- INFORMAÇÕES
- e inovações
- Instituto
- instituições
- interessante
- interfaces de
- Internacionais
- investigar
- convite
- tomada
- JavaScript
- banheiro
- Johnnie
- Jordânia
- revista
- conhecido
- GRANDE
- grande
- em grande escala
- Sobrenome
- camadas
- aprendizagem
- Deixar
- Lee
- LEO
- Licença
- Lista
- local
- gosta,
- máquina
- aprendizado de máquina
- muitos
- marca
- Martin
- massachusetts
- Instituto de Tecnologia de Massachusetts
- matemático
- medições
- Megan
- método
- Meyer
- Michael
- mínimo
- MIT
- modelos
- Mês
- Natureza
- Cria
- rede
- redes
- Neural
- redes neurais
- Novo
- New York
- Nguyen
- Ruído
- número
- NY
- obter
- aberto
- Operações
- operador
- operadores
- ideal
- otimização
- original
- Resultado
- Visão geral
- Papel
- Paralelo
- Park
- Paul
- atuação
- Peter
- físico
- Física
- platão
- Inteligência de Dados Platão
- PlatãoData
- poder
- Prática
- imprensa
- Prévio
- Problema
- problemas
- em processamento
- Subcontratante
- processadores
- Propriedades
- oferece
- proteção
- fornecer
- publicado
- editor
- editores
- Qi
- Quantum
- vantagem quântica
- Computador quântico
- computadores quânticos
- Computação quântica
- informação quântica
- aprendizado de máquina quântica
- física quântica
- qubits
- acaso
- Randomizado
- referências
- permanece
- Recursos
- resultando
- rever
- Opinões
- Richard
- ROBERT
- grosseiramente
- Ryan
- Sam
- escalável
- dimensionamento
- Ciência
- Ciência e Tecnologia
- Shadow
- mostrar
- Sião
- SIM
- Simon
- simples
- simulação
- simulador
- solteiro
- Tamanho
- pequeno
- menor
- Sociedade
- Estado
- Unidos
- estatístico
- Stephen
- mais forte,
- entraram com sucesso
- tal
- adequado
- Espreguiçadeiras
- Supercomputação
- simpósio
- .
- sistemas
- técnicas
- Equipar
- A
- The Graph
- deles
- teórico
- Através da
- Título
- para
- Caixa de ferramentas
- Portão
- Toronto
- Transações
- Trevor
- típico
- para
- universidade
- Atualizada
- URL
- usar
- Valores
- via
- Ver
- Virtual
- volume
- W
- peso
- qual
- Fio
- Atividades:
- trabalho
- o pior
- wu
- X
- ano
- Yuan
- zefirnet
- Zhao
