A scalable quantum-neural hybrid variational algorithm for ground state estimation
Los autores proponen el algoritmo híbrido variacional cuántico-neuronal unitario (U-VQNHE), que mejora la estimación del estado fundamental al imponer transformaciones neuronales unitarias para resolver problemas de normalización y divergencia, reduciendo así significativamente la sobrecarga de mediciones en comparación con métodos anteriores.