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Variational quantum algorithm for node embedding

Fundamental Research 2024年第4期4卷 845-850页

作者： Zeng-rong Zhou Hang Li Gui-Lu Long Research Center for quantum Sensing Zhejiang LabHangzhou 311121China Bejing Academy of quantum Information Sciences Beijing 100193China State Key Laboratory of Low-Dimensional quantum Physics and Department of Physics Tsinghua UniversityBeijing 100084China

quantum machine learning has made remarkable progress in many important ***,the gate complexity of the initial state preparation is seldom considered in lots of quantum machine learning algorithms,making them ***,we propose a quantum algorithm for the node embedding problem that maps a node graph's topological structure to embedding *** resulting quantum embedding state can be used as an input for other quantum machine learning *** O(log(N))qubits to store the information of N nodes,our algorithm will not lose quantum advantage for the subsequent quantum information ***,owing to the use of a parameterized quantum circuit with O(poly(log(N)))depth,the resulting state can serve as an efficient quantum *** addition,we explored the measurement complexity of the quantum node embedding algorithm,which is the main issue in training parameters,and extended the algorithm to capture high-order neighborhood information between ***,we experimentally demonstrated our algorithm on an nuclear magnetic resonance quantum processor to solve a graph model.

关键词： quantum machine learning quantum computation Node embedding Variational quantum algorithm Nuclear magnetic resonance

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