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quant-ph
7758 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 Glassiness From Efficient Learning
Dieser Artikel zeigt, dass das Finden von nahezu-Grundzuständen bestimmter ungeordneter nicht-stoquastischer Quantensysteme für Lipschitz-Quantenalgorithmen algorithmisch schwer ist, indem er die Quantum Overlap Gap Property (QOGP) einführt und sie mit effizienten lokalen Lernalgorithmen verknüpft, wodurch nachgewiesen wird, dass Standard-Quantenmethoden wie Annealing und variationelle Ansätze für diese Systeme versagen, sofern sie nicht für super-logarithmische Zeit ausgeführt werden.
Multipartite Hardy paradox unlocks device-independent key sharing
Diese Arbeit stellt ein neues Protokoll für die geräteunabhängige Quantenschlüsselverteilung zwischen mehreren Parteien vor, das durch die Nutzung des multipartiten Hardy-Paradoxons den geheimen Schlüssel direkt aus den Messungseinstellungen statt aus den Messergebnissen generiert und so eine flexible, skalierbare und robuste Kommunikation ermöglicht.
Online Voting using Point to MultiPoint Quantum Key Distribution
Dieses Paper schlägt die Nutzung von Punkt-zu-Mehrpunkt-Quantenschlüsselaustausch (QKD) mittels Zeit- und Wellenlängenmultiplexverfahren in passiven optischen Netzen vor, um die Sicherheit von Online-Wahlsystemen zu erhöhen.
New aspects of quantum topological data analysis: Betti number estimation, and testing and tracking of homology and cohomology classes
Diese Arbeit führt neue Quantenalgorithmen zur effizienten Schätzung von Betti-Zahlen sowie zum Testen und Verfolgen von Homologie- und Kohomologieklassen ein, die durch die Block-Kodierung von Laplacians signifikante Geschwindigkeitsvorteile gegenüber klassischen und bisherigen quantenbasierten Methoden bieten.
Non-Hermitian magnetic moment
Dieser Artikel entwickelt eine semiklassische Theorie für Elektronen in nicht-hermiteschen periodischen Systemen, um die Orbitalmagnetisierungsenergie herzuleiten und eine physikalisch sinnvolle Verallgemeinerung des Drehimpulsoperators zu etablieren, die den Real- und Imaginärteil des orbitalen magnetischen Moments mit nicht-hermitescher Dynamik und einem verallgemeinerten Aharonov-Bohm-Effekt verknüpft.
Refining ensemble -representability of one-body density matrices from partial information
Diese Arbeit führt eine systematische Relaxierung des Ensemble--Darstellbarkeitsproblems für Einteilchendichtematrizen mit partiellen Informationen ein, verknüpft sie mit einem verallgemeinerten Horn-Problem, um explizite Einschränkungen und ein konvexes Polytop für Gitterplatzbesetzungen in der Dichtefunktionaltheorie angeregter Zustände abzuleiten.
High-fidelity collisional quantum gates with fermionic atoms
In dieser Arbeit demonstrieren die Autoren hochpräzise kollisionsbasierte Quantengatter mit Fermionen in optischen Supergittern, die mit einer Fidelität von bis zu 99,75 % eine neue Grundlage für skalierbare, digitale und hybride Quantensimulatoren zur Untersuchung elektronischer Strukturen schaffen.
Generalized Spectral Statistics in the Kicked Ising model
Die Arbeit untersucht die statistischen Eigenschaften der Spur des Zeitentwicklungoperators im „Kicked Ising Model“ und zeigt, dass die Randbedingungen einen entscheidenden Einfluss darauf haben, ob die Spur einer reellen oder einer komplexen Gauß-Verteilung folgt.
k-Contextuality as a Heuristic for Memory Separations in Learning
Dieser Beitrag führt die „starke k-Kontextualität" als theoretisches Maß und praktische Heuristik ein, um sequenzielle Datenverteilungen zu identifizieren, für deren Modellierung exponentiell mehr klassischer Speicherbedarf besteht als für Quantenressourcen, wodurch Leistungslücken zwischen klassischen und quantenbasierten Machine-Learning-Modellen vorhergesagt werden.