Documents dont l'auteur est "Arrazola, Juan Miguel"
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Un nuage de mots est une représentation visuelle des mots les plus fréquemment utilisés dans un texte ou un ensemble de textes. Les mots apparaissent dans différentes tailles, la taille de chaque mot étant proportionnelle à sa fréquence d'apparition dans le texte. Plus un mot est utilisé fréquemment, plus il apparaît en grand dans le nuage de mots. Cette technique permet de visualiser rapidement les thèmes et les concepts les plus importants d'un texte.
Dans le contexte de cette page, le nuage de mots a été généré à partir des publications de l'auteur {}. Les mots présents dans ce nuage proviennent des titres, résumés et mots-clés des articles et travaux de recherche de cet auteur. En analysant ce nuage de mots, vous pouvez obtenir un aperçu des sujets et des domaines de recherche les plus récurrents et significatifs dans les travaux de cet auteur.Le nuage de mots est un outil utile pour identifier les tendances et les thèmes principaux dans un corpus de textes, facilitant ainsi la compréhension et l'analyse des contenus de manière visuelle et intuitive.
A
Arrazola, J. M., Bergholm, V., Brádler, K., Bromley, T. R., Collins, M. J., Dhand, I., Fumagalli, A., Gerrits, T., Goussev, A., Helt, L. G., Hundal, J., Isacsson, T., Israel, R. B., Izaac, J., Jahangiri, S., Janik, R., Killoran, N., Kumar, S. P., Lavoie, J., ... Zhang, Y. (2021). Quantum circuits with many photons on a programmable nanophotonic chip. Nature, 591(7848), 54-60. Lien externe
B
Banchi, L., Quesada, N., & Arrazola, J. M. (2020). Training Gaussian boson sampling distributions. Physical Review A, 102(1), 012417. Lien externe
Bromley, T. R., Arrazola, J. M., Jahangiri, S., Izaac, J., Quesada, N., Gran, A. D., Schuld, M., Swinarton, J., Zabaneh, Z., & Killoran, N. (2020). Applications of near-term photonic quantum computers: software and algorithms. Quantum Science and Technology, 5(3), 034010. Lien externe
G
Grier, D., Brod, D. J., Arrazola, J. M., de Andrade Alonso, M. B., & Quesada, N. (2022). The Complexity of Bipartite Gaussian Boson Sampling. Quantum, 6, 44 pages. Disponible
Gupt, B., Arrazola, J. M., Quesada, N., & Bromley, T. R. (2020). Classical benchmarking of Gaussian Boson Sampling on the Titan supercomputer. Quantum Information Processing, 19(8), 249-249. Lien externe
J
Jahangiri, S., Arrazola, J. M., Quesada, N., & Delgado, A. (2020). Quantum algorithm for simulating molecular vibrational excitations. Physical Chemistry Chemical Physics, 22(44), 25528-25537. Lien externe
Jahangiri, S., Arrazola, J. M., Quesada, N., & Killoran, N. (2020). Point processes with Gaussian boson sampling. Physical Review E, 101(2), 022134. Lien externe
K
Killoran, N., Bromley, T. R., Arrazola, J. M., Schuld, M., & Quesada, N. (2020). Apparatus and methods for quantum computing and machine learning. (Demande de brevet no US20200401920). Lien externe
Killoran, N., Bromley, T. R., Arrazola, J. M., Schuld, M., Quesada, N., & Lloyd, S. (2019). Continuous-variable quantum neural networks. Physical Review Research, 1(3), 033063. Lien externe
Q
Quesada, N., Chadwick, R. S., Bell, B. A., Arrazola, J. M., Vincent, T., Qi, H., & Garcia-Patron, R. (2022). Quadratic Speed-Up for Simulating Gaussian Boson Sampling. PRX Quantum, 3(1), 010306 (8 pages). Lien externe
Quesada, N., & Arrazola, J. M. (2020). Exact simulation of Gaussian boson sampling in polynomial space and exponential time. Physical Review Research, 2(2), 023005. Lien externe
Quesada, N., Arrazola, J. M., & Killoran, N. (2018). Gaussian boson sampling using threshold detectors. Physical Review A, 98(6), 062322. Lien externe