ZX图的微分与积分及其在量子机器学习中的应用
Differentiating and Integrating ZX Diagrams with Applications to Quantum Machine Learning
AI总结：
针对现有ZX演算无法处理微分积分任务的局限，研究者在ZX演算框架内实现微分与积分，构建分析型ZX演算框架，并将其用于量子机器学习的贫瘠高原分析，拓展了ZX演算的应用场景。
摘要：
ZX演算（ZX-calculus）已被证明是量子技术领域的实用工具，拥有广泛的成功应用。这些应用大多具有代数性质。然而，涉及微分与积分的其他任务仍无法通过现有ZX技术实现。本文通过完全在ZX演算框架内实现微分与积分，将ZX提升至分析视角。我们将该新型ZX演算分析框架应用于量子机器学习中的贫瘠高原（barren plateaus）分析，以对其进行具体阐释。
英文摘要：
ZX-calculus has proved to be a useful tool for quantum technology with a wide range of successful applications. Most of these applications are of an algebraic nature. However, other tasks that involve differentiation and integration remain unreachable with current ZX techniques. Here we elevate ZX to an analytical perspective by realising differentiation and integration entirely within the framework of ZX-calculus. We explicitly illustrate the new analytic framework of ZX-calculus by applying it in context of quantum machine learning for the analysis of barren plateaus.
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