Quantum machine learning for the quantum lattice Boltzmann method: Trainability of variational quantum circuits for the nonlinear collision operator across multiple time steps
本論文は、量子格子ボルツマン法における非線形衝突演算子を近似するために変分量子回路を訓練する手法を提案し、連続的な時間発展を扱う R1 モデルと単一時間ステップの高精度再構成を目的とした R2 モデルという 2 つのアーキテクチャを提示している。