3703 Arbeiten
Die Quantenphysik erforscht die seltsame und faszinierende Welt der kleinsten Teilchen, wo die klassischen Gesetze der Physik ihre Gültigkeit verlieren. In diesem Bereich geht es um Phänomene wie Verschränkung und Superposition, die nicht nur unser Verständnis des Universums erweitern, sondern auch den Weg für revolutionäre Technologien wie Quantencomputer ebnen.
Auf Gist.Science stellen wir Ihnen die neuesten Erkenntnisse aus diesem dynamischen Feld direkt zur Verfügung. Wir verarbeiten systematisch jeden neuen Preprint aus dem arXiv-Repositorium in der Kategorie Quant-Ph und erstellen dazu sowohl verständliche Zusammenfassungen für ein breites Publikum als auch detaillierte technische Analysen für Fachleute.
Hier finden Sie die aktuellsten Veröffentlichungen, die unser Team gerade für Sie aufbereitet hat.
Die Studie stellt die Shot-Based Quantum Encoding (SBQE) vor, eine neue Daten-Loadings-Strategie für Quantenneuronale Netze, die durch die Verteilung von Mess-Shots über verschiedene Anfangszustände ohne Daten-Encodings-Gates eine höhere Genauigkeit bei Fashion-MNIST- und Semeion-Datensätzen erreicht und gleichzeitig die Hardware-Anforderungen für Noisy-Intermediate-Scale-Quantencomputer erfüllt.
Die Arbeit stellt einen Überblick über die Rolle von erzeugenden Funktionen in der Quantenmechanik dar und zeigt, wie sich durch die Erweiterung des Bargmann-Invarianten auf quasidiabatische Zyklen geometrische Binder-Kumulanten ableiten lassen, die als sensitive Werkzeuge zur Identifizierung von Quantenphasenübergängen, Lokalisierung und Metall-Isolator-Übergängen dienen.
Diese Arbeit zeigt, dass die Gitterschwingung der Quantenelektrodynamik als Quantenfehlerkorrekturcode verstanden werden kann, indem Quantenreferenzrahmen genutzt werden, um die Entartung von Syndromen aufzulösen und explizite Wiederherstellungsoperationen für sowohl reine Eichfelder als auch Fermionen zu konstruieren.
Die Arbeit stellt AQOCI vor, eine adaptive Methode zur Initialisierung von Clusterzentren mittels Quantenoptimierung, die durch iterative Verfeinerung und Quanten-Löser auf synthetischen sowie realen Daten im Vergleich zu herkömmlichen Ansätzen wie k-means++ verbesserte oder konkurrenzfähige Ergebnisse liefert.
In diesem Papier werden die durch Energieerhaltung bedingten nichtlinearen Terme untersucht, die makroskopische Superpositionen unterdrücken, wobei gezeigt wird, dass die für räumliche „Katzenzustände" vorgeschlagenen Terme physikalisch zulässig sind, während eine Verallgemeinerung auf nicht-reine Spin-Modelle scheitert, was durch ein Spielzeugmodell und einen Vergleich mit Kollapsmodellen weiter erläutert wird.
Die Arbeit stellt DisQ, das erste formale Modell für verteilte Quantenprozessoren, vor, das eine Programmiersprache auf Basis von Chemical Abstract Machine und Markov Decision Processes nutzt, um verteilte Quantenalgorithmen zu analysieren und deren Äquivalenz zu sequenziellen Versionen über eine Simulationsrelation zu verifizieren.
Die Studie zeigt, dass Quantenkorrekturen in einem zirkular polarisierten Feld zu einer anomalen Strahlungsrückstoßkraft führen, die senkrecht zur Elektronenbewegung wirkt und sich grundlegend vom klassischen, entgegengesetzt gerichteten Rückstoß unterscheidet.
Dieser Artikel stellt eine skalare Feldgleichungslösung vor, die koordinaten- und raumzeitunabhängig ist, sich lokal zu einer Minkowski-Wellenfunktion reduziert und nicht-störungstheoretische Einblicke in die Quantenphysik im starken Gravitationsregime ermöglicht.
Diese Arbeit stellt ein fünfmodulares pädagogisches Framework vor, das den Unterricht von physik-informiertem maschinellem Lernen anhand eines getriebenen Pendels und eines quantenmechanischen Oszillators mittels PyTorch auf moderner GPU-Hardware vermittelt und dabei verschiedene Modellarchitekturen sowie CPU-GPU-Leistungsvorteile systematisch vergleicht.
Diese Arbeit stellt einen hardware-kosynchronisierten, auf Reinforcement Learning basierenden Steuerungsrahmen vor, der durch eine neuartige end-zu-end differenzierbare Methode robuste und hochpräzise Quantengatter-Operationen in skalierbaren atomaren Quantenprozessoren trotz klassischer Hardware-Unvollkommenheiten wie Übersprechen ermöglicht.