본 논문에서는 기존의 유니크 디코딩 알고리즘을 활용하여 존슨 한계까지 효율적인 리스트 디코딩이 가능한 준최적의 양자 LDPC 코드를 제시합니다.
This paper introduces a novel construction of quantum LDPC codes that achieve near-optimal rate-distance tradeoff and are efficiently list-decodable up to the Johnson bound, overcoming limitations of previous constructions that relied on classical side channels or lacked the LDPC property.
將結構感知方法整合到量子自然語言處理 (QNLP) 中,特別是在處理多模態文本+圖像數據時,可以提高模型的透明度和預測準確性。
본 논문에서는 언어의 구조적 특징과 이미지의 시각적 계층 구조를 활용하여 텍스트 및 이미지 데이터를 처리하는 MultiQ-NLP 프레임워크를 제안합니다. 이 프레임워크는 기존의 양자 자연어 처리(QNLP) 모델을 확장하여 이미지와 언어 데이터를 결합하고, 이를 통해 이미지 분류 작업에서 향상된 성능을 달성합니다.
本稿では、画像とテキストの両方のデータを用いた、構造を意識した量子自然言語処理フレームワーク「MultiQ-NLP」を提案する。これは、従来のテキストベースの量子自然言語処理を拡張し、画像の階層的な構造を取り込むことで、より人間に近い意味理解を目指すものである。
Incorporating syntactic structure in quantum natural language processing models improves performance in multimodal image caption matching tasks, outperforming models that disregard grammatical relationships.
This research paper introduces novel quantum diffusion model-based algorithms to address the challenges of few-shot learning in the quantum computing domain, demonstrating superior performance over existing quantum neural network methods.
This mathematics research paper introduces new base partitions for spatial partition quantum groups, demonstrating that the class of these groups is closed under taking projective versions, and provides explicit descriptions for specific cases.
本文旨在探討一種基於同步化經典網路的類量子資訊處理方法,並闡述如何利用其 emergent states 實現量子計算、量子閘操作以及類量子測量,並探討其潛在優勢和未來發展方向。
本文提出了一種名為費米子馬可夫封閉 (FMC) 的新方法,用於有效模擬與結構化環境相互作用的開放量子系統,特別關注費米子環境。