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张小明 2026/3/12 10:03:41
内蒙古建设工程交易中心网站,店铺logo设计在线生成,扬中信息发布,企业网站建设可行分析量子电路可靠性评估的机器学习模型研究 1. 传统机器学习模型的特征定义 在物理门级的传统机器学习可靠性模型中,定义了后端特征和测试特征,具体如下: |特征类型|特征名称|计算公式| | ---- | ---- | ---- | |后端特征|$Var_{CN}$|$Var_{CN}=\frac{\max_{g_i\in G}e_{g_…量子电路可靠性评估的机器学习模型研究1. 传统机器学习模型的特征定义在物理门级的传统机器学习可靠性模型中,定义了后端特征和测试特征,具体如下:|特征类型|特征名称|计算公式|| ---- | ---- | ---- ||后端特征|$Var_{CN}$|$Var_{CN}=\frac{\max_{g_i\in G}e_{g_i}-\min_{g_i\in G}e_{g_i}}{\max_{g_i\in G}e_{g_i}}$||后端特征|$WSC$|$WSC = n_{sx}\xi_{sx} + n_{id}\xi_{id}$||后端特征|$WCC$|$WCC = n_{cnot}\xi_{cnot}$||后端特征|$T_{Cir}$|$T_{Cir}=\sum_{k = 1}^{L}\max_{g_i\in G_k}t_{g_i}$||测试特征|$SD_T$|$SD_T=\sqrt{\frac{\sum_{i = 1}^{N}(PST_i - PST_{Avg})^2}{N}}$||测试特征|$KL$|$KL=\sum_{i = 1}^{N}ESP_i\log\frac{ESP_i}{PST_i}$||测试特征|$Cov_l$|$Cov_l=\frac{l}{L}$||测试特征|$Cov_g$|$Cov_g=\frac{g}{G}$|2. 不同类型的传统机器学习模型基于白盒量子硬件的传统机器学习:为避免频繁训练机器学习可靠性模型,构建了将量子硬件视为白盒的模型。该模型不仅利用了电路结构特征,还考虑
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