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quant-ph

9306 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.

⚛️ quantum physics

Learning Volterra Memory Kernels for Non-Markovian Qubit Dynamics

Diese Arbeit präsentiert ein datengesteuertes Framework, das die Identifizierung nicht-markovscher Qubit-Dynamiken als ein beschränktes Optimierungsproblem unter Verwendung von Volterra-Integral-Differentialgleichungen und Padé-Approximanten formuliert und dessen Fähigkeit demonstriert, komplexe Gedächtniskerne über verschiedene Quantenmodelle hinweg trotz schwerer Schlechtkonditionierung präzise zu erlernen und zu generalisieren.

Jimmie Adriazola, Katarzyna Roszak2026-07-21
⚛️ quantum physics

Fourier extensions for matrix-function block encodings with error-independent subnormalization bounds

Dieses Paper führt ein auf Fourier-Extension basierendes Framework zur Konstruktion von Matrixfunktions-Block-Kodierungen ein, das die Approximationsgenauigkeit von Subnormalisierungsgrenzen entkoppelt und somit optimierte lineare Kombinationen von Unitaris, mit abstimmbaren Konvergenzraten für Eigenwert- und Singulärwerttransformationen, ermöglicht.

Peter Brearley, Thomas L. Howarth, Ben Adcock2026-07-21
⚛️ quantum physics

Hybrid Method of Efficient Simulation of Physics Applications for a Quantum Computer

Diese Arbeit präsentiert eine neuartige hybride Simulationsmethode, die Full-State- und Clifford-Simulatoren kombiniert, um Multi-Qubit-Rotationen in Quantenchemie-Hamiltonoperatoren effizient zu emulieren, wobei eine etwa 18-fache Beschleunigung für 24-Qubit-Systeme erreicht und deren praktische Integration innerhalb des Intel Quantum SDK demonstriert wird.

Carla Rieger, Albert T. Schmitz, Gehad Salem, Massimiliano Incudini, Sofia Vallecorsa, Anne Y. Matsuura, Michele Grossi (…)2026-07-21
⚛️ quantum physics

Exploiting Low-Rank Objective Structure in Discrete Quadratic Optimization

Dieses Paper präsentiert ein deterministisches und randomisiertes algorithmisches Framework, das die Low-Rank-Struktur diskreter quadratischer Optimierungsprobleme ausnutzt, um effizient hochwertige Lösungen mit nachweisbaren Approximationsgarantien und massiver Parallelisierbarkeit zu finden, was eine Skalierbarkeit auf Dimensionen von über 10610^6 ermöglicht.

Ria Stevens, Fangshuo Liao, Barbara Su, Thanasis Hadjidimoulas, Jianqiang Li, Anastasios Kyrillidis2026-07-21
⚛️ high-energy theory

The Normalised Wigner Negativity Rate as a Second-Moment Probe of Infall in AdS3_3

Diese Arbeit schlägt die normalisierte Wigner-Negativitätsrate als ein Moment-Diagnostikum für das Operator-Spreading in AdS3_3 vor und zeigt auf, dass diese Rate bei der konformen Dimension Δ=1\Delta=1 präzise das Wachstum der Krylow-Varianz verfolgt und über das Produkt aus radialer Position und Impuls der Gezeitenstreckung einfallender Geodäten entspricht.

Ritam Basu2026-07-21
⚛️ quantum physics

EPIC-CIM: Training Convolutional Neural Networks on a Coherent Ising Machine via Equilibrium Propagation

Dieses Paper stellt EPIC-CIM vor, ein Framework, das das Training von Quanten-Faltungsneuronalen Netzen auf Coherent Ising Machines ermöglicht, indem es Equilibrium Propagation nutzt, um ein energiebasiertes Modell zu optimieren, wodurch die inhärenten Herausforderungen nicht-differenzierbarer Quantenoperationen und diskreter Zustandsentwicklung überwunden werden, ohne sich auf explizite Gradienten-Backpropagation zu verlassen.

Xingrui Yin, Shenwei Kang, Haoqi He, Yan Xiao, Hongdong Zhu, Hai Wei, Yin Ma, Qi Gao, Xiaochun Cao, Kai Wen2026-07-21
⚛️ quantum physics

Intelligence-Guided Adaptive Purification for DDoS-Resilient Quantum Networks: A CUDA-Q based Study

Diese Arbeit präsentiert eine CUDA-Q- und SeQUeNCe-Ko-Simulationsstudie, die zeigt, dass eine intelligenzgesteuerte, ressourcenbestrafte adaptive Reinigungspolitik, die eine Echtzeit-Cyber-Anomalieerkennung integriert, die Bereitstellung von hochtreuer Verschränkung in Quantennetzwerken unter DDoS-Angriffen signifikant verbessert, indem sie den Rohdurchsatz dynamisch gegen die Treue abwägt.

Santanu Ganguly2026-07-21
⚛️ quantum physics

A Hybrid Classical-Quantum Approach for Multi-Constrained Location Optimization Problem

Dieses Paper schlägt ein hybrides quanten-klassisches Framework für das Maximal Covering Location Problem vor, das Unbalanced Penalization zur Handhabung von Nebenbedingungen, einen linearen Rampenplan und eine Warm-Start-QAOA-Variante kombiniert, um die Lösungsqualität und Durchführbarkeit konsistent zu verbessern und mit der Problemgröße zu skalieren.

Jorge Saavedra-Benavides, J. Alejandro Montanez-Barrera, Alberto Maldonado-Romo, Daniel Sierra-Sosa2026-07-21
⚛️ quantum physics

Number Fluctuations and Entanglement-Spectrum Participation in Monitored Free Fermions

Diese Studie zeigt, dass sowohl die bipartite Teilchenzahlfluktuation als auch die Partizipation im Verschränkungsspektrum den Übergang von schwacher zu starker Überwachung in freien Fermionenketten verfolgen, wobei Letzteres jedoch keinen unabhängigen physikalischen Einblick über Erstere bietet, sondern als statistisch stabilerer numerischer Schätzer aufgrund der reduzierten Trajektorie-zu-Trajektorie-Varianz dient.

Enso O. Torres Alegre2026-07-21