
Catalogue de tuit
Notes de synthèse d'analyses vidéo, évaluées et condensées, en français et en anglais.


QTML: Kernal-based Dequantization of Variantional QML
QTML : Déquantification basée sur le noyau du QML variationnel

QTML 2025: Verifiable End-to-End Delegated Variational Quantum Algorithms
QTML 2025 : Algorithmes quantiques variationnels délégués de bout en bout vérifiables

QTML 2025: Variational quantum algorithms with exact geodesic transport
QTML 2025 : Algorithmes quantiques variationnels avec transport géodésique exact

QTML 2025: Tolerant Testing of Stabilizer States with Mixed State Inputs
QTML 2025 : Tests tolérants des états de stabilisation avec des entrées d’état mixtes

QTML 2025: The state of learning stabilizer-like states
QTML 2025 : État des états de type stabilisateur d’apprentissage

QTML 2025: The State Hidden Subgroup Problem (SHSP): Learning stabilizer groups and beyond
QTML 2025: Le problème du sous-groupe caché de l'état (SHSP) : Apprendre les groupes stabilisateurs et au-delà

QTML 2025: Testing Classical Properties from Quantum Data
QTML 2025 : Tester les propriétés classiques à partir de données quantiques

QTML 2025: Testing and Verification for Quantum Learning
QTML 2025 : Tests et vérification pour l'apprentissage quantique

QTML 2025: Shedding light on classical shadows: learning photonic quantum states
QTML 2025 : Éclairer les zones d’ombre classiques : l’apprentissage des états quantiques photoniques

QTML 2025: Shadows of quantum machine learning and shallow-depth learning separations
QTML 2025: Ombres de l'apprentissage automatique quantique et séparations d'apprentissage à faible profondeur

QTML 2025: Scalable quantum machine learning models in Fourier space
QTML 2025 : Modèles d’apprentissage automatique quantique évolutifs dans l’espace de Fourier

QTML 2025: Scalable Neural Decoders for Practical Real-Time Quantum Error Connection
QTML 2025: Décodeurs neuronaux évolutifs pour une connexion pratique d'erreurs quantiques en temps réel

QTML 2025: Quartic Quantum Speedups For Planted Interface
QTML 2025 : Accélérations quantiques quartiques pour l’interface implantée

QTML 2025: QuantumBoost: A Lazy, Yet Fast, Quantum Algorithm For Learning
QTML 2025 : QuantumBoost : un algorithme quantique paresseux, mais rapide, pour l’apprentissage

QTML 2025: Quantum world models for a quantum world
QTML 2025 : Modèles de monde quantique pour un monde quantique

QTML 2025: Quantum thermodynamics and semi-definite optimization
QTML 2025 : Thermodynamique quantique et optimisation semi-définie

QTML 2025: Quantum state-agnostic work extraction (almost) without dissipation
QTML 2025 : Extraction de travail agnostique à l’état quantique (presque) sans dissipation

QTML 2025: Quantum Recurrent Embedding Neural Network
QTML 2025 : Réseau neuronal d’intégration récurrente quantique


QTML 2025: Quantum HodgeRank For Ranking Data On Higher-Order Networks
QTML 2025: Quantum HodgeRank pour classer les données sur les réseaux d'ordre supérieur

QTML 2025: Quantum Generative Modeling Beyond the NISQ Era
QTML 2025 : Modélisation générative quantique au-delà de l'ère NISQ

QTML 2025: Quantum computing and persistence in topological data analysis
QTML 2025 : Informatique quantique et persistance dans l’analyse topologique des données

QTML 2025: Quantum Circuit Simulation With A Local Dynamic Time-Dependent Variantional Principle
QTML 2025: Simulation de circuits quantiques avec un principe variationnel local dynamique dépendant du temps

QTML 2025: Quantum Advantage in Learning Quantum Dynamics
QTML 2025 : L’avantage quantique dans l’apprentissage de la dynamique quantique

QTML 2025: Productionizing Quantum Mass Production
QTML 2025: Produire en Série la Production de Masse Quantique

QTML 2025: Polynomial Speed-Up in Photonic Neural Networks via Adaptive State Injection
QTML 2025 : Accélération polynomiale dans les réseaux neuronaux photoniques via l'injection d'état adaptative

QTML 2025: Pauli Propagation: A Framework For Simulating Quantum Systems
QTML 2025 : Propagation de Pauli : un cadre pour la simulation des systèmes quantiques

QTML 2025: Optimal Haar random fermionic linear optics circuits
QTML 2025 : Circuits optiques linéaires fermioniques aléatoires de Haar optimaux

QTML 2025: On the dynamical Lie algebras of quantum approximate optimization algorithms
QTML 2025 : Sur les algèbres de Lie dynamiques des algorithmes d'optimisation approximative quantique

QTML 2025: On The Cost Of Training (Adversarially-Robust) Quantum Models
QTML 2025: Sur le coût de l'entraînement de modèles quantiques (robustes aux adversaires)

QTML 2025: Nearly query-optimal classical shadow estimation of unitary channels
QTML 2025 : Estimation classique quasi optimale des ombres des canaux unitaires

QTML 2025: Natural gradient for quantum Boltzmann machines
QTML 2025 : Gradient naturel pour les machines de Boltzmann quantiques

QTML 2025: Multiple-Basis Representation Of Quantum States
QTML 2025 : Représentation à bases multiples des états quantiques

QTML 2025: Modern techniques in quantum algorithms
QTML 2025: Techniques modernes en algorithmes quantiques

QTML 2025: Models of Learning for Quantum Processes: with noise, limitations and adversaries!
QTML 2025 : Modèles d'apprentissage pour les processus quantiques : avec bruit, limites et adversaires !

QTML 2025: Mildly-Interacting Fermionic Unitaries are Efficiently Learnable
QTML 2025 : Les fonctions unitaires fermioniques à interaction faible sont efficacement apprenables

QTML 2025: LOCC-Assisted Quantum Circuits for Long-Range Entangled States
QTML 2025 : Circuits quantiques assistés par LOCC pour les états intriqués à longue portée

QTML 2025: Learning Quantum States with Tunable Loss Functions
QTML 2025 : Apprentissage des états quantiques avec des fonctions de perte ajustables

QTML 2025: Learning pure quantum states (almost) without regret
QTML 2025 : Apprendre les états quantiques purs (presque) sans regret