Quantum machine learning for the quantum lattice Boltzmann method: Trainability of variational quantum circuits for the nonlinear collision operator across multiple time steps
Dit onderzoek onderzoekt de toepasbaarheid van quantum machine learning voor de kwantumrooster-Boltzmann-methode door variational quantum circuits te trainen om de niet-lineaire botsingsoperator te benaderen, waarbij twee modellen (R1 en R2) worden gepresenteerd voor respectievelijk continue evolutie over meerdere tijdstappen en hoge precisie-reconstructie voor een enkele stap.