三元編碼

量子機器學習

以三元（ternary）格狀初始化穩健化變分量子電路頻譜匹配

這篇論文針對角度編碼（angle encoding）的量子機器學習模型提出頻率可達性問題的系統性實驗與解方。研究發現所謂可訓練頻率（trainable-frequency）模型在實務上受限於梯度驅動能力，頻率前置係數通常只能在約±1 的區間移動，導致若目標頻率超出此區間時訓練失敗。