流体力学問題を解くための量子ニューラルネットワークの周波数の最適化

量子ニューラルネットワークのデータエンコーディング部分に訓練可能なパラメータを導入することで、問題に適した周波数スペクトルを学習できるようになり、従来の固定周波数モデルよりも高精度な解を得られることを示した。