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quant-ph

10088 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

Off-line quantum-advantage feature extraction for industrial production

Dieses Papier stellt „quantum feature surrogates" vor, ein Framework von Kipu Quantum, das einen kosteneffizienten industriellen Quantenvorteil ermöglicht, indem Quantenprozessoren genutzt werden, um Merkmalsrepräsentationen aus einer kleinen Datenstichprobe zu erlernen, und klassische Modelle trainiert werden, um diese Erkenntnisse auf großskalige Datensätze anzuwenden, wodurch die Notwendigkeit einer pro-Probe-Quantenausführung entfällt.

Carlos Flores-Garrigos, Gabriel D. Alvarado Barrios, Qi Zhang, Anton Simen, Enrique Solano2026-05-20
🔬 condensed matter

Geometric curvature driven by many-body collective fluctuations

Dieser Beitrag erweitert das Verständnis der Quantengeometrie über die Bandstrukturen einzelner Teilchen hinaus, indem er zeigt, dass Vielteilchen-Kollektivfluktuationen die Berry-Krümmung dynamisch „einkleiden" und durch nicht-kommutative transversale Fluktuationen sowie nicht-lokale Zeit-Wechselwirkungen experimentell unterscheidbare Signaturen in inelastischen Streuspektren erzeugen.

Alejandro S. Miñarro, Gervasi Herranz2026-05-20
⚛️ quantum physics

Detrimental Agnostic Entanglement: The Case Against Hardware-Efficient Ansätze for Combinatorial Optimization

Dieser Artikel zeigt, dass für kombinatorische Optimierungsprobleme, die durch diagonale Hamilton-Operatoren gesteuert werden, wie etwa MaxCut, hardware-effiziente variationelle Quantenalgorithmen unter „schädlicher agnostischer Verschränkung" leiden und von vollständig separierbaren Schaltkreisen übertroffen werden, was darauf hindeutet, dass problemstrukturierte Ansätze wie QAOA überlegen sind, da sie Verschränkung nutzen, die aus der spezifischen Struktur des Problems abgeleitet ist, und nicht aus willkürlicher Verschränkung.

Tobias Rohe, Markus Baumann, Federico Harjes Ruiloba, Philipp Altmann, Gerhard Stenzel, Claudia Linnhoff-Popien2026-05-20
⚛️ quantum physics

On Performance and Limitations of NISQ Hardware for Simulations of Quantum Wave Packet Dynamics

Dieser Artikel stellt eine gitterbasierte Methode zur digitalen Quantensimulation der Dynamik eindimensionaler Wellenpakete vor, die die Skalierung der Operatoren auf O(2^n) reduziert und zeigt, dass zwar kleine Implementierungen auf IBM- und IonQ-Hardware die getestete Dynamik qualitativ wiedergeben, IonQ jedoch bei steigender Qubit-Anzahl eine höhere Genauigkeit als IBM aufweist.

Tamila Kuanysheva, Jonathan Andrade-Plascencia, Jayakrushna Sahoo, Brian Kendrick, Dmitri Babikov2026-05-20
⚛️ quantum physics

Mechanism of wavefunction collapse in measurements of separated quantum subsystems

Dieser Artikel schlägt einen Mechanismus für den Kollaps der Wellenfunktion in getrennten verschränkten Subsystemen vor, wobei eine zufällig installierte „kontextuelle" Phase den verschränkten Zustand verriegelt und den Kollaps jeder Superposition zu einem spezifischen klassischen Ergebnis lenkt, wodurch es dem Messgerät ermöglicht wird, Quantenkorrelationen auszulesen.

Gregory D. Scholes2026-05-20
⚛️ quantum physics

Pauli Correlation Encoding for mRNA Secondary Structure Prediction: Problem-Aware Decoding for Dense-Constraint QUBOs

Dieser Beitrag stellt einen Problem-bewussten, geführten Decoder (PAGD) in Kombination mit einer Pauli-Korrelationskodierung vor, um dicht constraint QUBOs für die Vorhersage der mRNA-Sekundärstruktur effektiv zu decodieren, und zeigt, dass trainierte Priors auf rauschbehafteter supraleitender Hardware für biologisch relevante Sequenzgrößen nahezu optimale Lösungen erreichen können.

Triet Friedhoff, Mihir Metkar, Wade Davis, Vaibhaw Kumar, Alexey Galda2026-05-20