A scalable quantum-neural hybrid variational algorithm for ground state estimation
Os autores propõem o U-VQNHE, um algoritmo híbrido quântico-neural variacional escalável que resolve problemas de normalização e divergência de perda do VQNHE original ao impor transformações neurais unitárias, reduzindo significativamente a sobrecarga de medição e mantendo maior precisão e estabilidade para a estimativa de estados fundamentais.