High-expressibility Quantum Neural Networks using only classical resources

Die Studie zeigt, dass die hohe Ausdruckskraft von Quanten-Neuralen-Netzwerken durch klassisch effizient simulierbare Clifford-verbesserte Matrixproduktzustände (CMPS) erreicht werden kann, die im Vergleich zu herkömmlichen Matrixproduktzuständen schneller eine Haar-Verteilung in Bezug auf Verschränkung und „Magic" approximieren.

Marco Maronese, Francesco Ferrari, Matteo Vandelli, Daniele Dragoni2026-03-11⚛️ quant-ph

Long-range photonic device-independent quantum key distribution using SPDC sources and linear optics

Die vorgestellte Arbeit schlägt zwei experimentell umsetzbare Schemata für eine langstreckige, geräteunabhängige Quantenschlüsselverteilung vor, die ausschließlich SPDC-Quellen und lineare Optik nutzen, eine für die Twin-Field-Protokolle typische Schlüsselratenskala erreichen und bereits mit aktuellen supraleitenden Detektoren positive Schlüsselraten ermöglichen.

Morteza Moradi, Maryam Afsary, Piotr Mironowicz, Enky Oudot, Magdalena Stobinska-Moretto2026-03-11⚛️ quant-ph

Modified rational six vertex model on a rectangular lattice : new formula, homogeneous and thermodynamic limits

Diese Arbeit leitet eine neue Determinantenformel für die Zustandssumme des modifizierten rationalen Sechs-Vertex-Modells auf einem rechteckigen Gitter her, die es ermöglicht, den homogenen und thermodynamischen Grenzwert zu untersuchen und dabei erstmals den ersten Ordnungsterm der freien Energie mit Randeffekten zu bestimmen.

Matthieu Cornillault, Samuel Belliard2026-03-11🔢 math-ph

Prediction of Molecular Single-Photon Emitters: A Materials-Modelling Approach

Die Studie stellt ein theoretisch-computergestütztes Framework vor, das durch die Kombination von Datenbankanalysen und mikroskopischen Vorhersagen – validiert am Beispiel von Dibenzoterryl in Anthrazin – vielversprechende neue molekulare Einzelphotonenemitter identifiziert und damit die gezielte Suche nach maßgeschneiderten Quantenlicht-Materie-Schnittstellen ermöglicht.

Erik Karlsson Öhman, Daqing Wang, R. Matthias Geilhufe + 1 more2026-03-11🔬 physics.app-ph

Full-stack Physics-level model of cascaded entanglement links

Das Paper stellt einen vollständigen physikalischen Modellierungsstack namens „genqo" vor, der in Python implementiert ist, um die praktische ZALM-Quelle für Quantennetzwerke unter realistischen Bedingungen zu simulieren und dabei hybride Gaußsche und nicht-Gaußsche Darstellungen nutzt, um komplexe Netzwerkprotokolle effizient zu analysieren.

J. Gabriel Richardson, Prajit Dhara, Abhishek Bhatt, Saikat Guha, Stefan Krastanov2026-03-11⚛️ quant-ph

Hamiltonian simulation with explicit formulas for Digital-Analog Quantum Computing

Diese Arbeit stellt ein digitales-analoges Quantencomputing-Verfahren vor, das beliebige Zwei-Körper-Hamiltonoperatoren durch eine Summe von lokalen unitären Transformationen eines Ising-Hamiltonoperators mit höchstens quadratischer Termzahl exakt ausdrückt und so die erforderliche klassische Vorverarbeitung von exponentieller auf polynomielle Komplexität reduziert.

Mikel Garcia-de-Andoin, Thorge Müller, Gonzalo Camacho2026-03-11⚛️ quant-ph