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De nouveaux modèles quantiques exploitent la structure spectrale des matrices d'entrée pour améliorer l'apprentissage automatique quantique.
Une étude mesure si la géométrie d'un noyau quantique survit à l'exécution sur du matériel réel, révélant un écart entre fidélité et alignement des labels.