Quantum Convolutional Neural Networks for Groundwater Heat Plume Prediction: A Surrogate Modeling Approach
본 논문은 뮌헨의 지하수 열 플룸 역학을 예측하기 위한 대리 모델로서 양자 합성곱 신경망(QCNN)을 제안하며, 현재는 고전적 네트워크가 우수한 정확도를 제공하지만 QCNN이 양자 시뮬레이터 상에서 경쟁력 있는 성능을 달성하고 오류 완화된 하드웨어 조건 하에서 유망한 개선 가능성을 보여준다는 점을 입증한다.