Quantum Neural Networks Achieving Quantum Algorithms

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Résumé

This paper explores the possibility to construct quantum algorithms by means of neural networks endowed with quantum gates evolved to achieve prescribed goals. First tentatives are performed on the well known Deutsch and Deutsch-Jozsa problems. Results are promising as solutions are detected for different sizes and initializations of the problems using a standard evolutionary learning process. This approach is then used to design quantum operators by combining simple quantum operators belonging to a predefined set.

langue originaleAnglais
titreArtificial Life and Evolutionary Computation - 12th Italian Workshop, WIVACE 2017, Revised Selected Papers
rédacteurs en chefMarcello Pelillo, Irene Poli, Debora Slanzi, Roberto Serra, Marco Villani, Andrea Roli
EditeurSpringer
Pages3-15
Nombre de pages13
Volume830
ISBN (Electronique)978-3-319-78658-2
ISBN (imprimé)978-3-319-78657-5
Les DOIs
Etat de la publicationPublié - 2 mai 2018

Série de publications

NomCommunications in Computer and Information Science
Volume830
ISSN (imprimé)1865-0929

Empreinte digitale Examiner les sujets de recherche de « Quantum Neural Networks Achieving Quantum Algorithms ». Ensemble, ils forment une empreinte digitale unique.

  • Équipement

  • Activités

    • 1 Participation à un atelier/workshop, un séminaire, un cours

    Italian Workshop on Artificial Life and Evolutionary Computation (WIVACE 2017)

    Delphine Nicolay (Orateur)

    19 sept. 201721 sept. 2017

    Activité: Types de Participation ou d'organisation d'un événementParticipation à un atelier/workshop, un séminaire, un cours

    Contient cette citation

    Nicolay, D., & Carletti, T. (2018). Quantum Neural Networks Achieving Quantum Algorithms. Dans M. Pelillo, I. Poli, D. Slanzi, R. Serra, M. Villani, & A. Roli (eds.), Artificial Life and Evolutionary Computation - 12th Italian Workshop, WIVACE 2017, Revised Selected Papers (Vol 830, p. 3-15). (Communications in Computer and Information Science; Vol 830). Springer. https://doi.org/doi.org/10.1007/978-3-319-78658-2_1