关于 Quantum Signal Processing 的报道

本论文将量子信号处理建立为表示学习的可解模型，精确计算任意深度下量子神经正切核的均值与方差，并发现其对角项不随Haar随机性自平均。这为量子神经网络的表示学习提供首个精确统计刻画，突破了以往冻结核或集合平均的假设。