研究

量子计算、张量网络、机器学习与模拟交叉方向的研究项目和笔记。

研究项目与笔记

当前网站先使用紧凑研究摘要。后续可以继续加入 MDX 笔记、实验日志、推导与可复现 notebook。

探索用于监督学习的紧凑张量网络表示，以及更具结构解释性的模型形式。

研究问题

张量网络架构能否为小规模图像分类提供有效归纳偏置，同时保持可解释性与可控计算成本？

方法

矩阵乘积态 Tensor train 分解特征映射监督分类实验

状态: 研究笔记整理中

围绕量子特征映射、量子态制备与 QML 模型行为的笔记和实验。

研究问题

量子态制备选择如何影响量子机器学习实验？简单基线在哪些地方揭示了真正的难点？

方法

量子线路量子态制备变分实验基线对比

状态: 实验规划与笔记整理中

关于虚时间演化、模拟工作流与数值行为的研究笔记。

研究问题

如何将 double-bracket 与 QITE 风格方法组织成清晰、可测试的模拟工作流？

方法

虚时间演化哈密顿量模拟数值实验收敛性分析

状态: 笔记撰写中