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Глоссарий ИИ

Полный словарь искусственного интеллекта

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Variational Quantum Algorithm

Algorithme hybride quantique-classique utilisant un circuit quantique paramétré dont les paramètres sont optimisés itérativement par un optimiseur classique pour minimiser une fonction coût.

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Parameterized Quantum Circuit

Circuit quantique contenant des portes rotatives avec des paramètres ajustables qui permettent l'exploration de l'espace d'états quantiques lors de l'optimisation variationnelle.

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Ansatz Quantique

Structure prédéfinie de circuit quantique paramétré choisie pour approximer la solution d'un problème computationnel, équilibrant expressibilité et trainabilité.

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Barren Plateau

Phénomène où le gradient de la fonction coût devient exponentiellement petit avec la profondeur du circuit, rendant l'optimisation impossible dans les algorithmes variationnels quantiques.

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Expressibilité Quantique

Capacité d'un ansatz variationnel à générer une distribution d'états quantiques couvrant efficacement l'espace de Hilbert pertinent pour le problème considéré.

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Entangling Capability

Mesure de la capacité d'un circuit quantique à créer de l'intrication entre qubits, facteur crucial pour l'avantage computationnel des algorithmes variationnels.

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Quantum Cost Function Landscape

Topologie de la fonction objectif dans l'espace des paramètres quantiques, caractérisée par la présence de plateaux stériles, minima locaux et paysages multi-modaux.

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Measurement Optimization

Stratégies pour réduire le nombre de mesures nécessaires dans les algorithmes variationnels, incluant la décomposition de l'observable et l'importance sampling.

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Предел глубины обучаемости

Максимальная глубина, за пределами которой вариационная схема становится необучаемой из-за бесплодных плато и накопленного квантового шума.

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Вариационный квантовый генератор

Генеративный компонент в вариационных квантовых алгоритмах, использующий параметризованную схему для создания сложных квантовых распределений вероятностей.

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Поиск архитектуры анзаца

Процесс автоматического определения оптимальной структуры схемы анзаца для данной задачи, обеспечивающий баланс между выразительностью и сложностью обучения.

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