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


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

QTML 2025: Interactive proofs for verifying (quantum) learning and testing
QTML 2025 : Preuves interactives pour la vérification et l’évaluation de l’apprentissage (quantique)

QTML 2025: Hamiltonian Locality Testing via Trotterized Postselection
QTML 2025 : Tests de localité hamiltonienne via une postsélection trotterisée

QTML 2025: Fourier Fingerprints of Ansatzes in Quantum Machine Learning
QTML 2025 : Empreintes de Fourier des approches en apprentissage automatique quantique

QTML 2025: Efficient quantum-enhanced classical simulation for patches of quantum landscapes
QTML 2025: Simulation classique efficace améliorée par quantum pour des patches de paysages quantiques

QTML 2025: Efficient quantum state preparation of multivariate functions using tensor networks
QTML 2025: Préparation efficace d'états quantiques de fonctions multivariées à l'aide de réseaux de tenseurs

QTML 2025: Efficient learning for linear properties of bounded-gate quantum circuits
QTML 2025 : Apprentissage efficace des propriétés linéaires des circuits quantiques à portes bornées


QTML 2025: Designing Quantum Machine Learning Models for Graphs
QTML 2025 : Conception de modèles d’apprentissage automatique quantique pour les graphes


QTML 2025: Classical simulation of quantum circuits
QTML 2025: Simulation classique de circuits quantiques

QTML 2025: Beyond Penrose tensor diagrams with the ZX-calculus
QTML 2025 : Au-delà des diagrammes tensoriels de Penrose avec le calcul ZX

QTML 2025: Auxiliary-Free Replica Shadows Estimation
QTML 2025 : Estimation des ombres de réplique sans auxiliaire

QTML 2025: An efficient approach to realize Quantum Random Features
QTML 2025 : Une approche efficace pour réaliser des fonctionnalités aléatoires quantiques

QTML 2025: AI for Quantum: Toward AI-Enhanced Quantum Computing Applications
QTML 2025 : IA pour le quantique : vers des applications de calcul quantique améliorées par l’IA

QTML 2025: Accelerating Inference for Multilayer Convolutional Neural Networks
QTML 2025 : Accélération de l’inférence pour les réseaux neuronaux convolutifs multicouches

QTML 2025: A Universal Script for Machine Learning Derived Entanglement Witnesses
QTML 2025 : Un script universel pour les témoins d'intrication dérivés de l'apprentissage automatique

QTML 2025: A unifying account of warm start guarantees for patches of quantum landscapes
QTML 2025 : une explication unificatrice des garanties de démarrage à chaud pour des zones de paysages quantiques

QTML 2025: A Unified Theory of Quantum Neural Network Loss Landscape
QTML 2025 : Une théorie unifiée du paysage de perte des réseaux neuronaux quantiques

QTML 2025: A PAC-Bayesian Approach To Generalization For Quantum models
QTML 2025 : Une approche bayésienne PAC de la généralisation pour les modèles quantiques