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