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Johannes Jakob Meyer
Johannes Jakob Meyer
Graduate Student, Dahlem Center for Complex Quantum Systems, FU Berlin
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Pennylane: Automatic differentiation of hybrid quantum-classical computations
V Bergholm, J Izaac, M Schuld, C Gogolin, S Ahmed, V Ajith, MS Alam, ...
arXiv preprint arXiv:1811.04968, 2018
4862018
Effect of data encoding on the expressive power of variational quantum-machine-learning models
M Schuld, R Sweke, JJ Meyer
Physical Review A 103 (3), 032430, 2021
2762021
Stochastic gradient descent for hybrid quantum-classical optimization
R Sweke, F Wilde, J Meyer, M Schuld, PK Fährmann, ...
Quantum 4, 314, 2020
1812020
Fisher information in noisy intermediate-scale quantum applications
JJ Meyer
Quantum 5, 539, 2021
552021
Encoding-dependent generalization bounds for parametrized quantum circuits
MC Caro, E Gil-Fuster, JJ Meyer, J Eisert, R Sweke
Quantum 5, 582, 2021
452021
Training quantum embedding kernels on near-term quantum computers
T Hubregtsen, D Wierichs, E Gil-Fuster, PJHS Derks, PK Faehrmann, ...
Physical Review A 106 (4), 042431, 2022
372022
A variational toolbox for quantum multi-parameter estimation
JJ Meyer, J Borregaard, J Eisert
npj Quantum Information 7 (1), 89, 2021
342021
Exploiting symmetry in variational quantum machine learning
JJ Meyer, M Mularski, E Gil-Fuster, AA Mele, F Arzani, A Wilms, J Eisert
PRX Quantum 4 (1), 010328, 2023
312023
Exponentially tighter bounds on limitations of quantum error mitigation
Y Quek, DS França, S Khatri, JJ Meyer, J Eisert
arXiv preprint arXiv:2210.11505, 2022
92022
Classical surrogates for quantum learning models
FJ Schreiber, J Eisert, JJ Meyer
arXiv preprint arXiv:2206.11740, 2022
92022
Gradients just got more flexible
JJ Meyer
Quantum Views 5, 50, 2021
22021
Quantencomputer heute und in naher Zukunft: eine realistische Perspektive
PK Fährmann, JJ Meyer, J Eisert
Chancen und Risiken von Quantentechnologien: Praxis der zweiten …, 2023
2023
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Artikel 1–12