Update barren_plateaus_cn.ipynb

Author: SexyCarrots

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    "id": "34f45c29-9f8f-4723-a96e-2ce283926c75",
    "metadata": {},
    "source": [
-    "贫瘠高原是一大类随机参数化量子电路（PQC）的基于梯度的优化中最大的困难。 渐变几乎无处不在。 在此示例中，我们将展示量子神经网络 (QNN) 中的贫瘠高原。"
+    "贫瘠高原是一大类随机参数化量子电路（PQC）的基于梯度的优化中最大的困难。梯度消失几乎无处不在。 在此示例中，我们将展示量子神经网络 (QNN) 中的贫瘠高原。"
    ]
   },
   {
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     "        c.ry(i, theta=np.pi / 4)\n",
     "    for l in range(nlayers):\n",
     "        for i in range(n):\n",
-    "            # 从 Rx、Ry 和 Rz 门中选择一个具有相等概率 = 1/3 的门； 状态是种子。\n",
+    "            # 从 Rx、Ry 和 Rz 门中选择一个具有相等概率 = 1/3 的门； 状态是随机数种子。\n",
     "            c.unitary_kraus(\n",
     "                [Rx(paramsc[i, l]), Ry(paramsc[i, l]), Rz(paramsc[i, l])],\n",
     "                i,\n",
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   {
    "cell_type": "markdown",
    "source": [
-    "QNN 中的梯度方差（$nlayers=50$，$ntrials=20$，$ncircuits=20$）。 随着量子比特数量的增加，景观变得指数级贫瘠。"
+    "QNN 中的梯度方差（$nlayers=50$，$ntrials=20$，$ncircuits=20$）。 随着量子比特数量的增加，能量曲面变得指数级贫瘠。"
    ],
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