数据集概述
本数据集对应论文“Data augmentation experiments with style-based quantum generative adversarial networks on trapped-ion and superconducting-qubit technologies”，包含量子生成对抗网络（qGAN）在离子阱和超导量子比特技术上的数据增强实验相关数据，支持论文图表生成与误差计算。
文件详解
- 压缩包文件：data_style-qGAN_arxiv-2405.04401.zip
- 文件格式：ZIP
- 内部内容：包含一个名为“data_for_all_plots”的文件夹和一个名为“variance_calculations_qGAN.txt”的文件。其中，“data_for_all_plots”文件夹含论文所有图表的s、t、y分布原始数据及生成图表的Jupyter notebook；“variance_calculations_qGAN.txt”文件含KL散度误差计算所需数据。
数据来源
论文“Data augmentation experiments with style-based quantum generative adversarial networks on trapped-ion and superconducting-qubit technologies”（arXiv:2405.04401）
适用场景
- 量子生成对抗网络性能分析：用于研究style-based qGAN在不同量子技术上的数据增强效果。
- 量子机器学习实验复现：支持基于论文图表原始数据的实验结果复现与验证。
- 量子算法误差分析：利用KL散度误差数据，分析量子算法的稳定性与精度。
- 量子计算技术对比研究：对比离子阱与超导量子比特技术在qGAN实验中的表现差异。
