KrMM Recurrences: HPC-Enhanced Estimators for Nonlinear Classical Shadows
यह शोध पत्र क्लासिकल शैडोज़ फ्रेमवर्क के भीतर बहुपद फलनों (polynomial functions) के अनुमान के लिए एक HPC-संवर्धित विधि प्रस्तुत करता है, जो रो-वाइज़ पार्टीशनिंग (row-wise partitioning) और SIMD वेक्टराइजेशन के माध्यम से व्यापक समानांतरकरण (massive parallelization) को सक्षम करने के लिए एक विशिष्ट कम्प्यूटेशनल कर्नेल की संरचना का लाभ उठाता है, जिससे कम्प्यूटेशनल लागत में उल्लेखनीय कमी आती है और अन्यथा कठिन क्वांटम स्टेट प्रॉपर्टी एस्टीमेशन के लिए लगभग आदर्श स्केलिंग प्राप्त होती है।