⚛️ quantum physics

Nonvariational quantum optimisation approaches to pangenome-guided sequence assembly

تقترح هذه الورقة إطاراً للتحسين الكمي غير المتغير باستخدام خوارزمية (Iterative-QAOA) وصياغة ثنائية جديدة من رتبة أعلى لحل مشكلة تجميع التسلسل الموجه بالبانجينوم (pangenome-guided sequence assembly) ذات التعقيد الحسابي (NP-hard) بكفاءة، مما يثبت أن الأجهزة الكمية الحالية يمكنها تحديد مسارات الجينوم المثلى مع تقليل متطلبات الكيوبت وحمل البوابات المنطقية.

Josh Cudby, Sergii Strelchuk2026-04-08
⚛️ quantum physics

Shot-Based Quantum Encoding: A Data-Loading Paradigm for Quantum Neural Networks

تقدم هذه الورقة البحثية الترميز الكمي القائم على عدد الضربات (SBQE)، وهو نموذج جديد لتحميل البيانات يستفيد من أعداد الضربات كمعلمات قابلة للتعلم لإنشاء تمثيل للحالة المختلطة يتوافق مع التنشيطات غير الخطية، محققاً دقة تنافسية على مجموعات البيانات المرجعية دون الحاجة إلى بوابات ترميز البيانات، مع التغلب على قيود العمق في الأجهزة الكمية الحالية.

Basil Kyriacou, Viktoria Patapovich, Maniraman Periyasamy, Alexey Melnikov2026-04-08
⚛️ quantum physics

From generating functions to the geometric Binder cumulant

توسع هذه الورقة البحثية صياغة الأطوار الهندسية لتشمل الدورات شبه الأديباتية باستخدام ثوابت بارجمان المعممة كدوال مولدة لاشتقاق تراكمات بايندر الهندسية، والتي تعمل كأدوات فعالة لتحديد التحولات الطورية الكمومية، والتحولات بين المعدن والعازل، وظواهر التمركز.

Balázs Hetényi2026-04-08
⚛️ lattice

Error Correction in Lattice Quantum Electrodynamics with Quantum Reference Frames

تُثبت هذه الورقة أن الكهروديناميكا الكمية الشبكية تعمل كشفرة لتصحيح الأخطاء الكمومية من خلال استخدام أطر مرجعية كمومية لفك انحلال المتلازمة وبناء عمليات استرداد صريحة لكل من قطاعي القياس النقي والفرميونات، مما يكشف عن الأهمية المعلوماتية العميقة لتماثل القياس كبنية ترميز للحماية من الضجيج.

Elias Rothlin, Carla Ferradini, Lin-Qing Chen2026-04-08
⚛️ quantum physics

Adaptive Quantum Optimized Centroid Initialization

تقدم هذه الورقة طريقة تهيئة المركز التكيفية المحسنة كمومياً (AQOCI)، التي تصيغ اختيار المركز كمسألة تحسين ثنائي تربيعي غير مقيد (QUBO) يتم حلها عبر حلول كمومية ومستوحاة من الحوسبة الكمومية مع صقل تكراري، مما يظهر أداءً تنافسياً أو متفوقاً في التجميع على مجموعات بيانات محددة مقارنة بأساليب تهيئة k-means و k-means++.

Nicholas R. Allgood, Ajinkya Borle, Charles K. Nicholas2026-04-07
⚛️ quantum physics

DisQ: A Model of Distributed Quantum Processors (Extended Version)

تقدم هذه الورقة DisQ، وهو أول نموذج رسمي للمعالجات الكمومية الموزعة، والذي يجمع بين مفاهيم آلة التجريد الكيميائي وعملية اتخاذ القرار لـ ماركوف لتمكين تحليل البرامج الكمومية الموزعة والتحقق من التكافؤ بين الخوارزميات التسلسلية وإصداراتها الموزعة عبر المحاكاة.

Le Chang, Saitej Yavvari, Rance Cleaveland, Samik Basu, Runzhou Tao, Liyi Li2026-04-07
🔬 mesoscale physics

Anomalous radiation reaction in a circularly polarized field

تُثبت هذه الورقة أن التصحيحات الكمومية لديناميكا الإلكترون في مجال كهرومغناطيسي مستقطب دائرياً تولد قوة رد فعل إشعاعي شاذة تعمل بشكل عمودي على سرعة الإلكترون، وهي ظاهرة ناشئة عن تأثيرات الكهروديناميكا الكمومية أحادية الحلقة ليس لها نظير كلاسيكي.

O. V. Kibis2026-04-07
⚛️ general relativity

Coordinate- and spacetime-independent quantum physics

تقدم هذه الورقة حلاً لمجال قياسي مستقلاً عن الإحداثيات والزمكان ضمن نظرية المجال الكمي، يوحد الأوصاف عبر مختلف النماذج الكونية، ويستعيد فيزيائية مينكوفسكي القياسية محلياً، ويظل غير اضطرابي في مجالات الجاذبية القوية.

V. A. Emelyanov, D. Robertz2026-04-07
⚛️ quantum physics

A Pedagogical Framework for Physics-Informed Machine Learning: From Classical Pendulum to Quantum Anharmonic Oscillator Using PyTorch on Modern GPU Hardware

تقدم هذه الورقة إطاراً تربوياً مكوناً من خمس وحدات تم تنفيذه باستخدام مكتبة "PyTorch" على أجهزة معالجة رسومية (GPU) حديثة، يهدف إلى تعليم تعلم الآلة المستند إلى الفيزياء عبر المقارنة بين بنيات الشبكات العصبية القائمة على البيانات وتلك المقيدة بالفيزياء عبر أنظمة فيزيائية كلاسيكية وكوانتية، مع توفير معايير كمية حول الدقة وتسريع الحوسبة لتوجيه تصميم المناهج الدراسية لمرحلة الدراسات العليا.

Enis Yazici2026-04-07
⚛️ quantum physics

Hardware Co-Designed Optimal Control for Programmable Atomic Quantum Processors via Reinforcement Learning

تقدم هذه الورقة إطار عمل للتحكم الذكي المصمم بتعاون مع الأجهزة، والذي يدمج نمذجة الأجهزة الضوئية مع التعلم التعزيزي لتحقيق عمليات بوابات أحادية الكيوبت متوازية قوية وعالية الدقة (>99.9%) على معالجات كمومية ذرية قابلة للبرمجة، مظهرةً أن طريقة التعلم التعزيزي القابلة للتفاضل من الطرف إلى الطرف تتفوق على كل من التحسين الهجين الكلاسيكي ونهج التعلم التعزيزي التقليدي في التعامل مع عيوب التحكم الواقعية مثل التداخل وتسرب الشعاع.

Qian Ding, Dirk Englund2026-04-07