Overcoming the Coherence Time Barrier in Quantum Machine Learning on Temporal Data
Ce papier présente l'algorithme NISQRC, qui surmonte les limites de temps de cohérence et le bruit d'échantillonnage dans l'apprentissage automatique quantique sur des données temporelles en utilisant des mesures intermédiaires et des réinitialisations déterministes pour traiter des signaux arbitrairement longs, comme démontré par des simulations et des expériences sur un processeur quantique à 7 qubits.