ਰੋਟੋਸੋਲਵ ਐਲਗੋਰਿਦਮ VQE ਵਿੱਚ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ( θ ) ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸ ਅਨੁਕੂਲਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਮੁੱਖ ਕਦਮ ਕੀ ਹਨ?

/ / ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, EITC/AI/TFQML ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਕੁਆਂਟਮ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ ਕੁਆਂਟਮ ਈਗੇਨਸੋਲਵਰ (ਵੀਕਿQਈ), ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਕੁਆਂਟਮ ਵਿੱਚ ਰੋਟੋਸੋਲਵ ਨਾਲ VQE ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰਨਾ, ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਸਮੀਖਿਆ

ਰੋਟੋਸੋਲਵ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਅਨੁਕੂਲਨ ਤਕਨੀਕ ਹੈ ਜੋ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ θ ਵੇਰੀਏਸ਼ਨਲ ਕੁਆਂਟਮ ਆਈਗਨਸੋਲਵਰ (VQE) ਫਰੇਮਵਰਕ ਵਿੱਚ। VQE ਇੱਕ ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਕੁਆਂਟਮ-ਕਲਾਸੀਕਲ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਹੈ ਜਿਸਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਇੱਕ ਕੁਆਂਟਮ ਸਿਸਟਮ ਦੀ ਜ਼ਮੀਨੀ ਅਵਸਥਾ ਊਰਜਾ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ ਹੈ। ਇਹ ਕਲਾਸੀਕਲ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਦੇ ਸੈੱਟ ਨਾਲ ਇੱਕ ਕੁਆਂਟਮ ਅਵਸਥਾ ਨੂੰ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਈਜ਼ ਕਰਕੇ ਅਜਿਹਾ ਕਰਦਾ ਹੈ θ ਅਤੇ ਸਿਸਟਮ ਦੇ ਹੈਮਿਲਟੋਨੀਅਨ ਦੀ ਉਮੀਦ ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਨ ਲਈ ਕਲਾਸੀਕਲ ਆਪਟੀਮਾਈਜ਼ਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ। ਰੋਟੋਸੋਲਵ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਹਨਾਂ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਨੂੰ ਰਵਾਇਤੀ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲੋਂ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਰੋਟੋਸੋਲਵ ਓਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਮੁੱਖ ਕਦਮ

1. ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ:
ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ, ਪੈਰਾਮੀਟਰ θ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਹਨ। ਇਹ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਕੁਆਂਟਮ ਅਵਸਥਾ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ |ψ(θ)⟩ ਜੋ ਕਿ ਹੈਮਿਲਟੋਨੀਅਨ ਦੀ ਜ਼ਮੀਨੀ ਸਥਿਤੀ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਵੇਗਾ H. ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੀ ਚੋਣ ਬੇਤਰਤੀਬ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜਾਂ ਕੁਝ ਅਨੁਮਾਨਾਂ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।

2. ਉਦੇਸ਼ ਫੰਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਵਿਘਨ ਪਾਉਣਾ:
VQE ਵਿੱਚ ਉਦੇਸ਼ ਫੰਕਸ਼ਨ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਹੈਮਿਲਟੋਨੀਅਨ ਦੀ ਉਮੀਦ ਮੁੱਲ ਹੈ:

    \[ E(θ) = ⟨ψ(θ)| H |ψ(θ)⟩ \]

ਰੋਟੋਸੋਲਵ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਇਸ ਤੱਥ ਦਾ ਫਾਇਦਾ ਉਠਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਦੇਸ਼ ਫੰਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਅਕਸਰ ਹਰੇਕ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਦੇ ਸਬੰਧ ਵਿੱਚ ਸਾਈਨਸੌਇਡਲ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਜੋੜ ਵਿੱਚ ਕੰਪੋਜ਼ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਐਨਸੈਟਜ਼ (ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼ ਵੇਵ ਫੰਕਸ਼ਨ) ਬਲੋਚ ਗੋਲੇ ਦੇ ਦੁਆਲੇ ਘੁੰਮਣ ਨਾਲ ਬਣਿਆ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।

3. ਸਿੰਗਲ-ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਔਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ:
ਰੋਟੋਸੋਲਵ ਦਾ ਮੁੱਖ ਵਿਚਾਰ ਇੱਕ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ ਜਦਕਿ ਬਾਕੀਆਂ ਨੂੰ ਸਥਿਰ ਰੱਖਣਾ ਹੈ। ਦਿੱਤੇ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਲਈ θ_i, ਉਦੇਸ਼ ਫੰਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਰਸਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ:

    \[ E(θ) = A \cos(θ_i) + B \sin(θ_i) + C \]

ਜਿੱਥੇ ਕਿ A, Bਹੈ, ਅਤੇ C ਗੁਣਾਂਕ ਹਨ ਜੋ ਹੋਰ ਸਥਿਰ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਅਤੇ ਹੈਮਿਲਟੋਨੀਅਨ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹਨ।

4. ਅਨੁਕੂਲ ਕੋਣ ਲੱਭਣਾ:
ਦੇ ਸਬੰਧ ਵਿੱਚ ਉਦੇਸ਼ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੇ sinusoidal ਰੂਪ ਨੂੰ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ θ_i, ਲਈ ਅਨੁਕੂਲ ਮੁੱਲ θ_i ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਾਤਮਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲੱਭਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਫੰਕਸ਼ਨ ਦਾ ਨਿਊਨਤਮ A \cos(θ_i) + B \sin(θ_i) + C 'ਤੇ ਵਾਪਰਦਾ ਹੈ:

    \[ θ_i^{\text{opt}} = \arctan2(B, A) \]

ਇਥੇ, \arctan2 ਦੋ-ਆਰਗੂਮੈਂਟ ਆਰਕਟੈਂਜੈਂਟ ਫੰਕਸ਼ਨ ਹੈ, ਜੋ ਦੋਵਾਂ ਦੇ ਸੰਕੇਤਾਂ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦਾ ਹੈ A ਅਤੇ B ਕੋਣ ਦਾ ਸਹੀ ਚਤੁਰਭੁਜ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ।

5. ਦੁਹਰਾਓ ਅੱਪਡੇਟ:
ਲਈ ਅਨੁਕੂਲ ਮੁੱਲ ਲੱਭਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ θ_i, ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਅੱਪਡੇਟ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਅਗਲੇ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਲਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਦੁਹਰਾਉਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਉਦੋਂ ਤੱਕ ਜਾਰੀ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਕਨਵਰਜੈਂਸ ਪ੍ਰਾਪਤ ਨਹੀਂ ਹੋ ਜਾਂਦਾ, ਭਾਵ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਉਦੇਸ਼ ਫੰਕਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਅਣਗਿਣਤ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਆਉਂਦੀਆਂ ਹਨ।

ਉਦਾਹਰਨ

ਦੋ-ਕਿਊਬਿਟ ਸਿਸਟਮ ਅਤੇ ਹੈਮਿਲਟੋਨੀਅਨ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ VQE ਸੈੱਟਅੱਪ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੋ H = Z_1 Z_2 + X_1. ansatz ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਈਜ਼ਡ ਰੋਟੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਲੜੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ:

    \[ |ψ(θ)⟩ = R_y(θ_1) ⊗ R_y(θ_2) |00⟩ \]

ਜਿੱਥੇ ਕਿ R_y(θ) ਕੋਣ ਦੁਆਰਾ Y-ਧੁਰੇ ਦੇ ਦੁਆਲੇ ਇੱਕ ਰੋਟੇਸ਼ਨ ਹੈ θ.

1. ਸ਼ੁਰੂਆਤ:
ਚਲੋ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰੀਏ θ_1 = 0 ਅਤੇ θ_2 = 0.

2. ਸੜਨ:
ਉਮੀਦ ਮੁੱਲ ⟨ψ(θ)| H |ψ(θ)⟩ ਹਰੇਕ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਦੇ ਸਬੰਧ ਵਿੱਚ ਸਾਈਨਸੌਇਡਲ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਕੰਪੋਜ਼ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।

3. ਅਨੁਕੂਲ θ_1:
ਫਿਕਸ θ_2 = 0 ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਓ θ_1. ਉਮੀਦ ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਲਿਖਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ:

    \[ E(θ_1, 0) = A_1 \cos(θ_1) + B_1 \sin(θ_1) + C_1 \]

ਗਣਨਾ ਕਰੋ A_1, ਬੀ_1ਹੈ, ਅਤੇ ਸੀ_1 ਕੁਆਂਟਮ ਅਵਸਥਾ ਅਤੇ ਹੈਮਿਲਟੋਨੀਅਨ 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ। ਲੱਭੋ θ_1^{\text{opt}} = \arctan2(B_1, A_1).

4. ਅੱਪਡੇਟ θ_1:
ਅੱਪਡੇਟ θ_1 ਨੂੰ θ_1^{\text{opt}}.

5. ਅਨੁਕੂਲ θ_2:
ਫਿਕਸ θ_1 = θ_1^{\text{opt}} ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਓ θ_2. ਉਮੀਦ ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਲਿਖਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ:

    \[ E(θ_1^{\text{opt}}, θ_2) = A_2 \cos(θ_2) + B_2 \sin(θ_2) + C_2 \]

ਗਣਨਾ ਕਰੋ A_2, ਬੀ_2ਹੈ, ਅਤੇ ਸੀ_2 ਅੱਪਡੇਟ ਕੀਤੇ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਅਤੇ ਹੈਮਿਲਟੋਨੀਅਨ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ। ਲੱਭੋ θ_2^{\text{opt}} = \arctan2(B_2, A_2).

6. ਅੱਪਡੇਟ θ_2:
ਅੱਪਡੇਟ θ_2 ਨੂੰ θ_2^{\text{opt}}.

7. ਦੁਹਰਾਉਣਾ:
ਲਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਓ θ_1 ਅਤੇ θ_2 ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਉਹਨਾਂ ਮੁੱਲਾਂ ਵਿੱਚ ਕਨਵਰਟ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਉਦੇਸ਼ ਫੰਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਦੇ ਹਨ।

ਰੋਟੋਸੋਲਵ ਦੇ ਫਾਇਦੇ

- ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਾਤਮਕ ਅਨੁਕੂਲਤਾ: ਰੋਟੋਸੋਲਵ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਹਰੇਕ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਦੇ ਸਬੰਧ ਵਿੱਚ ਉਦੇਸ਼ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਸਾਈਨਸੌਇਡਲ ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਸਿਰਫ਼ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਤਰੀਕਿਆਂ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਾਤਮਕ ਹੱਲਾਂ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
- ਕੁਸ਼ਲ: ਇੱਕ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾ ਕੇ, ਰੋਟੋਸੋਲਵ ਗਰੇਡੀਐਂਟ-ਅਧਾਰਿਤ ਢੰਗਾਂ ਨਾਲੋਂ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਉੱਚ-ਅਯਾਮੀ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਸਪੇਸ ਵਿੱਚ।
- ਕਨਵਰਜੈਂਸ: ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਅਨੁਕੂਲਨ ਵਿੱਚ ਇਸਦੇ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਪਹੁੰਚ ਦੇ ਕਾਰਨ ਅਕਸਰ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਊਰਜਾ ਅਵਸਥਾ ਵਿੱਚ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਬਦਲਦਾ ਹੈ।

ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਕੁਆਂਟਮ ਵਿੱਚ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ

TensorFlow ਕੁਆਂਟਮ (TFQ) TensorFlow ਦੁਆਰਾ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਨਾਲ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਢਾਂਚਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। TFQ ਵਿੱਚ ਰੋਟੋਸੋਲਵ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਕਦਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:

1. ਕੁਆਂਟਮ ਸਰਕਟ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ:
ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਈਜ਼ਡ ਕੁਆਂਟਮ ਸਰਕਟ (ਐਨਸੈਟਜ਼) ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਲਈ TFQ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ। ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ:

python
   import tensorflow as tf
   import tensorflow_quantum as tfq
   import cirq

   qubits = [cirq.GridQubit(0, 0), cirq.GridQubit(0, 1)]
   circuit = cirq.Circuit()
   circuit.append(cirq.ry(tfq.util.create_symbol('θ1')).on(qubits[0]))
   circuit.append(cirq.ry(tfq.util.create_symbol('θ2')).on(qubits[1]))

2. ਹੈਮਿਲਟੋਨੀਅਨ ਦੀ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਦਿਓ:
ਕੁਆਂਟਮ ਸਿਸਟਮ ਲਈ ਹੈਮਿਲਟੋਨੀਅਨ ਦੀ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਦਿਓ। ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ:

python
   hamiltonian = cirq.Z(qubits[0]) * cirq.Z(qubits[1]) + cirq.X(qubits[0])

3. ਉਮੀਦ ਪਰਤ ਬਣਾਓ:
ਹੈਮਿਲਟੋਨੀਅਨ ਦੇ ਉਮੀਦ ਮੁੱਲ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਪਰਤ ਬਣਾਓ।

python
   expectation_layer = tfq.layers.Expectation()

4. ਉਦੇਸ਼ ਫੰਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ:
ਉਮੀਦ ਮੁੱਲ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਉਦੇਸ਼ ਫੰਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ।

python
   def objective_function(θ):
       return expectation_layer(circuit, symbol_names=['θ1', 'θ2'], symbol_values=θ, operators=hamiltonian)

5. ਰੋਟੋਸੋਲਵ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਲਾਗੂ ਕਰੋ:
ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਰੋਟੋਸੋਲਵ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰੋ θ.

{{EJS9}}
ਸਿੱਟਾ
ਰੋਟੋਸੋਲਵ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵੇਰੀਏਸ਼ਨਲ ਕੁਆਂਟਮ ਈਗਨਸੋਲਵਰ ਫਰੇਮਵਰਕ ਵਿੱਚ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਤਰੀਕਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਹਰੇਕ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਦੇ ਸਬੰਧ ਵਿੱਚ ਉਦੇਸ਼ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਸਾਈਨਸੌਇਡਲ ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਂਦੇ ਹੋਏ, ਰੋਟੋਸੋਲਵ ਰਵਾਇਤੀ ਅਨੁਕੂਲਨ ਵਿਧੀਆਂ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਕੁਸ਼ਲ ਅਤੇ ਅਕਸਰ ਤੇਜ਼ ਕਨਵਰਜੈਂਸ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਕੁਆਂਟਮ ਵਿੱਚ ਇਸਦਾ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੇ ਨਾਲ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਦੇ ਏਕੀਕਰਣ ਦੀ ਉਦਾਹਰਣ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਹੋਰ ਉੱਨਤ ਕੁਆਂਟਮ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਅਤੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਰਾਹ ਪੱਧਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਹਾਲੀਆ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ EITC/AI/TFQML ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਕੁਆਂਟਮ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ:
EITC/AI/TFQML ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਕੁਆਂਟਮ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਦੇਖੋ
ਹੋਰ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ:
ਤਹਿਤ ਟੈਗ: , , , , ,