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Tensor networks for quantum computing
DOI:10.1038/s42254-025-00853-1.png)
摘要
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张量网络已成为物理学许多领域的有用工具,特别是在量子信息科学和量子计算中,它们被用于表示和操作量子态和过程。张量网络的原初用途是量子系统的模拟,其中张量网络为结构化系统提供压缩表示。随着量子计算和张量网络研究的进展,大量新的应用正变得日益相关。本技术综述讨论了张量网络的多样化应用,以证明它们是量子计算的重要工具。具体而言,我们总结了张量网络在量子计算各个领域中的应用,包括量子计算的模拟、量子电路综合、量子错误校正与缓解,以及量子机器学习。最后,我们展望了张量网络技术所提供的机遇以及它们未来可能面临的挑战。张量网络为理解和改进量子计算提供了强大工具。本技术综述讨论了在模拟、电路综合、错误校正与缓解以及量子机器学习中的应用。
期刊
IF:
39.5
论文数:
204
被引数:
1.2W
机构
引用论文
Surpassing Sycamore: Achieving Energetic Superiority Through System-Level Circuit Simulation超越Sycamore:通过系统级电路仿真实现能量优势

