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Gray符号Ry/Rz多重制御回転で任意の実数・複素振幅ベクトルを準備します。3つの入力モード(具体値、バインドされたVector[Float]、ランタイムパラメトリックな角度)を扱います。

Pauli Correlation Encodingを使い、20変数MaxCutを3量子ビットで解きます。ハードウェア効率的なアンザッツをtanh緩和された代理損失で学習し、符号丸めで離散解を復元します。

OMMX・JijModeling・QAOAConverterを使ったend-to-endの最適化例です。

QAOA回路をゼロから構築してMaxCutを解き、組み込みのqaoa_stateと比較します。

量子状態からビット列をサンプリングして有効ハミルトニアンを構築し、変分原理の保証付きで古典的に対角化します。

トロッター分解による時間発展を利用して、Quantum-enhanced MCMCを実装します。

RabiモデルでのTrotter–Suzuki積公式と収束次数の実験です。

Hamming [7,4,3]符号からのCSS構成、6スタビライザー、横断的Hadamardを扱います。

CNN＋量子変分回路をFashion-MNISTでend-to-end学習し、パラメータシフトルールで勾配を計算します。

任意のグリッドサイズの入力に対する多次元QFTと、2のべき乗でないグリッドに対応する古典前処理を実装します。

OpenFermionで分子ハミルトニアンを構築し、VQEで基底状態エネルギーを求めます。

量子特徴マップとカーネル法を使ってmake_circlesデータセットの分類を行います。

3量子ビットbit-flip/phase-flip符号からShor 9量子ビット符号、スタビライザー形式までを扱います。