
Sam Raskin - 2/6 Some Aspects of the Geometric Langlands Program
Sam Raskin - 2/6 Quelques Aspects du Programme de Langlands Géométrique
Notes de synthèse d'analyses vidéo, évaluées et condensées, en français et en anglais.

Sam Raskin - 2/6 Quelques Aspects du Programme de Langlands Géométrique

S3 #45 Comment les enfants apprennent-ils les adjectifs ? Cerveau à cerveau avec Charlotte Uhlemann.



QTML : Déquantification basée sur le noyau du QML variationnel

QTML 2025 : Algorithmes quantiques variationnels délégués de bout en bout vérifiables

QTML 2025 : Algorithmes quantiques variationnels avec transport géodésique exact

QTML 2025 : Tests tolérants des états de stabilisation avec des entrées d’état mixtes

QTML 2025 : État des états de type stabilisateur d’apprentissage

QTML 2025: Le problème du sous-groupe caché de l'état (SHSP) : Apprendre les groupes stabilisateurs et au-delà

QTML 2025 : Tester les propriétés classiques à partir de données quantiques

QTML 2025 : Tests et vérification pour l'apprentissage quantique

QTML 2025 : Éclairer les zones d’ombre classiques : l’apprentissage des états quantiques photoniques

QTML 2025: Ombres de l'apprentissage automatique quantique et séparations d'apprentissage à faible profondeur

QTML 2025 : Modèles d’apprentissage automatique quantique évolutifs dans l’espace de Fourier

QTML 2025: Décodeurs neuronaux évolutifs pour une connexion pratique d'erreurs quantiques en temps réel

QTML 2025 : Accélérations quantiques quartiques pour l’interface implantée

QTML 2025 : QuantumBoost : un algorithme quantique paresseux, mais rapide, pour l’apprentissage

QTML 2025 : Modèles de monde quantique pour un monde quantique

QTML 2025 : Thermodynamique quantique et optimisation semi-définie

QTML 2025 : Extraction de travail agnostique à l’état quantique (presque) sans dissipation

QTML 2025 : Réseau neuronal d’intégration récurrente quantique


QTML 2025: Quantum HodgeRank pour classer les données sur les réseaux d'ordre supérieur

QTML 2025 : Modélisation générative quantique au-delà de l'ère NISQ

QTML 2025 : Informatique quantique et persistance dans l’analyse topologique des données

QTML 2025: Simulation de circuits quantiques avec un principe variationnel local dynamique dépendant du temps

QTML 2025 : L’avantage quantique dans l’apprentissage de la dynamique quantique

QTML 2025: Produire en Série la Production de Masse Quantique

QTML 2025 : Accélération polynomiale dans les réseaux neuronaux photoniques via l'injection d'état adaptative

QTML 2025 : Propagation de Pauli : un cadre pour la simulation des systèmes quantiques

QTML 2025 : Circuits optiques linéaires fermioniques aléatoires de Haar optimaux

QTML 2025 : Sur les algèbres de Lie dynamiques des algorithmes d'optimisation approximative quantique

QTML 2025: Sur le coût de l'entraînement de modèles quantiques (robustes aux adversaires)

QTML 2025 : Estimation classique quasi optimale des ombres des canaux unitaires

QTML 2025 : Gradient naturel pour les machines de Boltzmann quantiques

QTML 2025 : Représentation à bases multiples des états quantiques

QTML 2025: Techniques modernes en algorithmes quantiques

QTML 2025 : Modèles d'apprentissage pour les processus quantiques : avec bruit, limites et adversaires !

QTML 2025 : Les fonctions unitaires fermioniques à interaction faible sont efficacement apprenables