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Graf-Zustände werden verwendet, um mathematische Grafen als Quanten-Zustände auf Quantencomputern darzustellen. Sie können durch Stabilizer-Codes oder direkt durch Quanten-Gatter und Quanten-Zustände formuliert werden. In diesem Papier zeigen wir, dass ein Quanten-Graf-Neuronales-Netzwerk-Modell auf der Basis von Graf-Zuständen verstanden und realisiert werden kann. Wir zeigen, dass sie entweder als parametrisierte Quanten-Schaltkreise zur Darstellung neuronaler Netzwerke oder als zugrunde liegende Struktur zum Konstruieren von Graf-neuronalen-Netzwerken auf Quantencomputern verwendet werden können.
Ammar Daskin (Di,) untersuchte diese Frage.