Ensemble-learning error mitigation for variational quantum shallow-circuit classifiers
यह शोध पत्र दो एंसेम्बल-लर्निंग त्रुटि शमन विधियों, बूटस्ट्रैप एग्रीगेटिंग और एडेप्टिव बूस्टिंग को प्रस्तावित और मान्य करता है, जो उथले शोर वाले क्वांटम सर्किट पर कार्यान्वित कई कमजोर क्लासिफायर को संयोजित करते हैं ताकि शास्त्रीय और क्वांटम दोनों डेटासेट पर वेरिएशनल क्वांटम क्लासिफायर की सटीकता को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाया जा सके।