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Redes tensoriales aplicadas a redes neuronales cuánticas: evaluación de eficiencia y rendimiento

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bs.conference.acronymJISBD
bs.conference.nameJornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (2025)
bs.edition.date2025-09-09
bs.edition.locationCórdoba
bs.edition.nameXXIX Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD 2025)
bs.proceedings.editorBurgueño, L.
bs.proceedings.nameActas de las XXIX Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD 2025)
dc.contributor.affiliationUniversidad de Málaga, Spain
dc.contributor.affiliationUniversidad de Málaga, Spain
dc.contributor.affiliationUniversidad de Málaga, Spain
dc.contributor.affiliationUniversidad de Málaga, Spain
dc.contributor.authorAguilar, Ignacio
dc.contributor.authorTirado, Jose Antonio
dc.contributor.authorPlata, Oscar
dc.contributor.authorGutierrez, Eladio
dc.contributor.emailignacio.aguilar@uma.es
dc.contributor.emailjatirado@uma.es
dc.contributor.emailoplata@uma.es
dc.contributor.emaileladio@uma.es
dc.contributor.signatureAguilar, Ignacio
dc.contributor.signatureTirado, Jose Antonio
dc.contributor.signaturePlata, Oscar
dc.contributor.signatureGutierrez, Eladio
dc.date.accessioned2025-09-01T20:13:14Z
dc.date.issued2025-09-09
dc.description.abstractLas redes tensoriales constituyen un marco versátil y eficaz para la simulación de sistemas cuánticos. Aunque su capacidad de representación se ve limitada en sistemas con un entrelazamiento elevado, se ha demostrado su eficacia en la simulación de procesadores cuánticos. Actualmente se está explorando su utilidad en diversas áreas del aprendizaje automático cuántico, incluyendo algoritmos cuánticos variacionales. Este trabajo evalúa el rendimiento y la eficiencia de las redes tensoriales en redes neuronales híbridas cuántico-clásicas.
dc.identifier.citationAguilar, I., Tirado, J. A., Plata, O., Gutierrez, E.: Redes tensoriales aplicadas a redes neuronales cuánticas: evaluación de eficiencia y rendimiento. In: Burgueño, L. (ed.) Actas de las XXIX Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD 2025). Sistedes (2025). https://hdl.handle.net/11705/JISBD/2025/92
dc.identifier.citation-bibtex@inproceedings{11705:JISBD:2025:92, title = {{Redes tensoriales aplicadas a redes neuronales cu\'{a}nticas: evaluaci\'{o}n de eficiencia y rendimiento}}, author = {Aguilar, I. and Tirado, J. A. and Plata, O. and Gutierrez, E.}, url = {https://hdl.handle.net/11705/JISBD/2025/92}, crossref = {11705:JISBD:2025} } @proceedings{11705:JISBD:2025, title = {{Actas de las XXIX Jornadas de Ingenier\'{i}a del Software y Bases de Datos (JISBD 2025)}}, author = {Burgueño, L.}, year = {2025}, publisher = {{Sistedes}}, }
dc.identifier.sistedes11705/JISBD/2025/92
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11705/3512
dc.publisherSistedes
dc.relation.ispartofActas de las XXIX Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD 2025)
dc.rights.licenseCC BY-NC-ND 4.0
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectQuantum Computing
dc.subjectTensor Networks
dc.subjectVariational Quantum Algorithms
dc.subjectQuantum Optimization
dc.subjectQuantum Neural Networks
dc.titleRedes tensoriales aplicadas a redes neuronales cuánticas: evaluación de eficiencia y rendimiento
dspace.entity.typeArtículo
relation.isAuthorOfPaper5176c730-6ba8-49cf-ac26-32e532453a8c
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