Quantum Physics-Informed Neural Networks for Maxwell's Equations: Circuit Design, "Black Hole" Barren Plateaus Mitigation, and GPU Acceleration
Deze studie presenteert een Quantum Physics-Informed Neural Network (QPINN) framework, ondersteund door de GPU-versnelde TorQ-bibliotheek, dat de Maxwell-vergelijkingen oplost met een tot 19% hogere nauwkeurigheid dan klassieke PINN's door het integreren van energiebehoud en het mitigeren van 'black hole' barren plateaus.