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  Modern applications of machine learning in quantum sciences

Dawid, A., Arnold, J., Requena, B., Gresch, A., Płodzień, M., Donatella, K., et al. (2022). Modern applications of machine learning in quantum sciences. arXiv 2204.04198.

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Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Dawid, Anna1, Autor
Arnold, Julian1, Autor
Requena, Borja1, Autor
Gresch, Alexander1, Autor
Płodzień, Marcin1, Autor
Donatella, Kaelan1, Autor
Nicoli, Kim1, Autor
Stornati, Paolo1, Autor
Koch, Rouven1, Autor
Büttner, Miriam1, Autor
Okuła, Robert1, Autor
Muñoz-Gil, Gorka1, Autor
Vargas-Hernández, Rodrigo A.1, Autor
Cervera-Lierta, Alba1, Autor
Carrasquilla, Juan1, Autor
Dunjko, Vedran1, Autor
Gabrié, Marylou1, Autor
Huembeli, Patrick1, Autor
van Nieuwenburg, Evert1, Autor
Vicentini, Filippo1, Autor
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Affiliations:
1external, ou_persistent22              
2Marquardt Division, Max Planck Institute for the Science of Light, Max Planck Society, ou_2421700              

Inhalt

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Schlagwörter: Quantum Physics, quant-ph, Condensed Matter, Disordered Systems and Neural Networks, cond-mat.dis-nn, Condensed Matter, Mesoscale and Nanoscale Physics, cond-mat.mes-hall
 Zusammenfassung: In this book, we provide a comprehensive introduction to the most recent advances in the application of machine learning methods in quantum sciences. We cover the use of deep learning and kernel methods in supervised, unsupervised, and reinforcement learning algorithms for phase classification, representation of many-body quantum states, quantum feedback control, and quantum circuits optimization. Moreover, we introduce and discuss more specialized topics such as differentiable programming, generative models, statistical approach to machine learning, and quantum machine learning.

Details

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Sprache(n): eng - English
 Datum: 2022-04-08
 Publikationsstatus: Online veröffentlicht
 Seiten: 268 pages, 87 figures. Comments and feedback are very welcome. Figures and tex files are available at https://github.com/Shmoo137/Lecture-Notes
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: arXiv: 2204.04198
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: arXiv 2204.04198
Genre der Quelle: Kommentar
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Ort, Verlag, Ausgabe: -
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: - Identifikator: -