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Este artículo presenta un marco unificado para comparar los conmutadores cuánticos puramente fotónicos y los equipados con memoria, cuantificando sus compensaciones entre tasa y fidelidad y demostrando que la superioridad arquitectónica depende del régimen de parámetros de hardware específicos.
Este artículo propone un algoritmo cuántico basado en caminatas cuánticas MNRS para la prueba de isomorfismo aproximado de grafos que alcanza una complejidad de consulta de O(n^{3/2} log n/ε), demostrando una ventaja polinomial genuina sobre los métodos clásicos mediante un límite inferior de Ω(n^2).
Este artículo supera las limitaciones de los diseños unitarios estándar en sistemas de qudits de dimensiones arbitrarias mediante la introducción de diseños de estados ponderados, un esquema de benchmarking de caracteres Clifford y el establecimiento de límites de complejidad para generar diseños aproximados.
Los autores presentan NQSVDD, un marco híbrido clásico-cuántico para la clasificación de una sola clase que integra redes neuronales y circuitos cuánticos variacionales para lograr un rendimiento competitivo y eficiente en dispositivos cuánticos de escala intermedia ruidosa.
Este artículo propone un método híbrido cuántico-clásico que combina la selección de orbitales dominantes cuánticos (QDOS) y la corrección de correlación dinámica de subespacio (SDC) para calcular energías moleculares precisas en computadoras cuánticas tolerantes a fallos, evitando la lectura masiva de datos cuánticos al delegar la corrección de correlación a computación clásica.
Este artículo investiga la relación entre el método de integración no conmutativa de la ecuación de Schrödinger en grupos de Lie y los estados coherentes generalizados, demostrando que las soluciones obtenidas pertenecen a esta clase cuando la representación λ correspondiente es real.
Los autores demuestran que los observables sensibles al espín y a la quiralidad en la ionización de moléculas quirales surgen de mecanismos geométricos cuantificados por tres pseudovectores, reduciendo así los diez parámetros independientes predichos previamente por Cherepkov.
Los investigadores demostraron la generación de luz comprimida de 12.1 dB a partir de un amplificador paramétrico óptico en guía de onda, superando las limitaciones anteriores mediante el uso de un modulador espacial de luz optimizado por aprendizaje automático para minimizar las pérdidas por desajuste de modo espacial.
Este artículo propone un método de simulación clásica eficiente en memoria y rápido para el aprendizaje automático cuántico mediante la fusión de puertas en los caminos forward y backward, logrando mejoras sustanciales en el rendimiento y facilitando el entrenamiento de modelos a gran escala en GPUs de consumo.
Este estudio introduce la codificación de amplitud fusionada para redes cuánticas Kolmogorov–Arnold basadas en Chebyshev, demostrando mediante experimentos numéricos que esta técnica reduce las ejecuciones de circuitos a cambio de pocos qubits adicionales sin comprometer la entrenabilidad ni el rendimiento bajo diversas condiciones de simulación.
Este estudio demuestra que las transiciones de fase cuántica en un modelo de batería cuántica no integrable (ANNNI) producen una mejora pronunciada en la potencia de carga, a diferencia de los sistemas integrables.
En este trabajo, se propone ParaQuanNet, un marco de red neuronal cuántica paralela que emplea unidades de incrustación cuántica paralela y mediciones mutuamente imparciales para identificar circuitos generativos cuánticos con alta precisión y robustez frente al ruido.
Este artículo presenta Q2NS, un simulador de redes cuánticas modular y extensible basado en ns-3 que integra nativamente primitivas cuánticas y clásicas, soporta múltiples representaciones de estados y demuestra una eficiencia computacional superior frente a alternativas existentes.
Este trabajo investiga un protocolo de distribución de claves cuánticas de variables continuas con modulación discreta y conformación de amplitud probabilística que, sobre un canal cuántico lineal, ofrece un rendimiento y seguridad incondicional comparables al protocolo GG02, facilitando su implementación práctica.
Los autores presentan un marco de aprendizaje automático no supervisado basado en redes neuronales informadas por física que permite identificar Hamiltonianos efectivos a partir de datos de transporte en simuladores cuánticos de estado sólido, demostrando una generalización robusta y resistencia al ruido en cadenas de puntos cuánticos.
Los autores inician la transición hacia redes de comunicación cuántica multiusos al demostrar la implementación de protocolos de transferencia oblivia y tokens cuánticos en hardware de distribución de claves cuánticas existente, estableciendo una metodología integral para evaluar su seguridad y rendimiento.
Este trabajo presenta un marco de reconocimiento que integra sensores de átomos de Rydberg con aprendizaje profundo para identificar huellas dactilares espectrales de descargas parciales con una precisión del 94%, demostrando un diagnóstico no invasivo y robusto incluso en condiciones de atenuación y ruido.
Este estudio propone dos esquemas de corrección para mitigar los errores de discretización causados por las singularidades del potencial coulombiano en simulaciones de dinámica cuántica basadas en cuadrícula, logrando mayor precisión y fidelidad tanto en plataformas clásicas como cuánticas sin necesidad de mallas espaciales extremadamente finas.
Este artículo propone un marco iterativo basado en QUBO para entrenar la capa de clasificación de CNNs mediante recocido cuántico, congelando los filtros convolucionales y optimizando los pesos sin gradientes mediante un sustituto cuadrático, logrando un rendimiento competitivo en múltiples benchmarks de clasificación de imágenes.
Este estudio demuestra que, dentro del marco de la factorización exacta, las correlaciones electrón-nucleares no adiabáticas inducen la des-ortogonalización de los factores electrónicos, generando dinámicamente interferencia en la densidad nuclear incluso cuando inicialmente está ausente.