LeNoM_Machine_learning_NISQ设备量子信道学习数据_v1

数据集概述

本数据集包含论文《Machine learning of reduced quantum channels on NISQ devices》的相关数据、图表和代码,核心实现为LeNoM(Learning Noise Models)方法,用于在NISQ设备上学习简化量子信道,支持量子计算中噪声模型的研究与应用。

文件详解

  • 文件名称:Zenodo_v1.zip
  • 文件格式:ZIP
  • 字段映射介绍:压缩包内包含论文相关的源代码、笔记本文件、数据及初步图表,具体内容需解压后查看
  • 文件名称:README.md
  • 文件格式:MD
  • 字段映射介绍:包含项目概述、安装指南、许可证等信息,概述部分说明代码库结构,关联论文arXiv链接(https://doi.org/10.48550/arXiv.2405.12598

数据来源

论文《Machine learning of reduced quantum channels on NISQ devices》

适用场景

  • 量子计算噪声模型研究:基于LeNoM方法分析NISQ设备量子信道的噪声特性
  • 量子机器学习算法开发:利用数据与代码验证量子信道学习算法的有效性
  • 量子计算实验复现:通过数据集复现论文中NISQ设备量子信道相关实验结果
  • 量子计算教育与培训:作为量子计算与机器学习交叉领域的实践案例资料
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数据与资源

附加信息

字段
作者 Maxj
版本 1
数据集大小 167.84 MiB
最后更新 2026年1月15日
创建于 2026年1月15日
声明 当前数据集部分源数据来源于公开互联网,如果有侵权,请24小时联系删除(400-600-6816)。