GitHub - lucasfriedrich97/chip_architecture: This repository contains the codes and data generated for the article 'Restricting to the chip architecture maintains the quantum neural network accuracy'. In this work we analyze how chip architecture, specifically IBM's superconducting chips, affect a quantum neural network model. To do this, we analyze how different parameterizations behave in a

lucasfriedrich97 / chip_architecture Public

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This repository contains the codes and data generated for the article 'Restricting to the chip architecture maintains the quantum neural network accuracy'. In this work we analyze how chip architecture, specifically IBM's superconducting chips, affect a quantum neural network model. To do this, we analyze how different parameterizations behave in a

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Name		Name	Last commit message	Last commit date
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001		001
002		002
003		003
004		004
005		005
006		006
figuras		figuras
.gitattributes		.gitattributes
README		README
data.pdf		data.pdf
main.py		main.py
main2.py		main2.py
plot2.py		plot2.py

Repository files navigation

Segue uma breve discrição dos arquivos contidos neste diretório.


001 -> dados gerados quando a parametrização U foi gerada de forma aleatória e o observavel usado foi O = |0><0| atuando no ultimo qubit

002 -> dados gerados quando a parametrização U foi gerada de forma aleatória e o observavel usado foi O = SIGMA_{Z} atuando no ultimo qubit

003 -> dados gerados quando a parametrização U foi fixada e nenhuma restrição da arquitetura foi usado o observavel usado foi O = SIGMA_{Z} atuando no ultimo qubit

004 -> dados gerados quando a parametrização U foi fixada e foi usado a restrição da arquitetura  o observavel usado foi O = SIGMA_{Z} atuando no ultimo qubit

005 -> dados gerados quando a parametrização U foi fixada e nenhuma restrição da arquitetura foi usado o observavel usado foi O = |0><0| atuando no ultimo qubit

006 -> dados gerados quando a parametrização U foi fixada e foi usado a restrição da arquitetura  o observavel usado foi O = |0><0| atuando no ultimo qubit

figuras - contem as figuras usadas no artigo 

main.py -> codigo usado para obter os dados contidos em 001 e 002

main2.py -> codigo usado para obter os dados contidos em 003, 004, 005 e 006

plot2.py - codigo usado para gerar os graficos contidos em figuras

data.pdf -> dados usados para o treinamento e teste