Miniatura

Fitxers

TFM_TodorKrasimirovIvanov-1.pdf (976.83 KB)

Tipus de document

Treball de fi de màster

Data de publicació

2023-07

Llicència de publicació

cc-by-nc-nd (c) Krasimirov, 2023
Si us plau utilitzeu sempre aquest identificador per citar o enllaçar aquest document: https://hdl.handle.net/2445/202910

Continuous Variables Quantum Neural Networks

Títol de la revista

Autors

Director/Tutor

ISSN de la revista

Títol del volum

Recurs relacionat

Resum

Quantum mechanics in conjunction with continuous variables systems are promising for artificial neural networks in terms of information processing and real data domains. For classical simulation concerns, a brand-new continuous variables quantum neural network (QNN) was implemented, analyzed and tested keeping the affinity with quantum hardware. The simulated QNN approach is based on second statistical moments of the system’s Gaussian stage jointly with expectation value expressions acting as the non-Gaussian evolution and measurement of the system. The required components, infrastructure and algorithms were described and developed along with its relative demonstrations giving a complete traceability of the proposed quantum neural network model supported with illustrative examples.

Descripció

Màster Oficial de Ciència i Tecnologia Quàntiques / Quantum Science and Technology, Facultat de Física, Universitat de Barcelona. Curs: 2022-2023. Tutors: Antonio Acín, Federico Centrone

Matèries

Xarxes neuronals, Variable contínua, Òptica quàntica, Treballs de fi de màster

Matèries (anglès)

Neural networks, Continuous variable, Quantum optics, Master's thesis

Citació

Col·leccions

Màster Oficial - Ciència i Tecnologia Quàntiques / Quantum Science and Technology

Citació

KRASIMIROV IVANOV, Todor. Continuous Variables Quantum Neural Networks. [consulta: 23 de gener de 2026]. [Disponible a: https://hdl.handle.net/2445/202910]

Exportar metadades

JSON - METS

Compartir registre