High-expressibility Quantum Neural Networks using only classical resources

Este trabajo demuestra que es posible lograr una alta expresividad en redes neuronales cuánticas utilizando únicamente recursos clásicos, específicamente a través de estados de matriz de producto (MPS) mejorados con puertas Clifford (CMPS), los cuales reproducen eficientemente propiedades cuánticas como el entrelazamiento y la "magia" sin necesidad de hardware cuántico.

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

QSpark: Towards Reliable Qiskit Code Generation

El artículo presenta QSpark, un enfoque que utiliza el ajuste fino del modelo Qwen2.5-Coder-32B con optimización por preferencia (ORPO) y optimización de políticas relativas grupales (GRPO) para generar código Qiskit más fiable, logrando un rendimiento superior al de los modelos de propósito general en tareas básicas e intermedias, aunque aún enfrenta desafíos en problemas avanzados.

Kiana Kheiri, Aamna Aamir, Andriy Miranskyy + 1 more2026-03-11🤖 cs.AI

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

Este trabajo propone dos esquemas experimentales viables para la distribución de claves cuánticas independiente del dispositivo a larga distancia, utilizando fuentes SPDC y óptica lineal para lograr tasas de clave que escalan con la raíz cuadrada de la transmitancia y que son factibles con detectores superconductores actuales, garantizando seguridad rigurosa mediante el Teorema de Acumulación de Entropía.

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

Quantum State Preparation Of Multiconfigurational States For Quantum Chemistry

Este artículo presenta y compara dos métodos para la preparación de estados multiconfiguracionales en química cuántica, demostrando que explotar la dispersión del vector de estado químico permite obtener circuitos cuánticos más eficientes y reducidos en comparación con el uso de rotaciones de Givens controladas externamente.

Gabriel Greene-Diniz, Georgia Prokopiou, David Zsolt Manrique, David Muñoz Ramo2026-03-11⚛️ quant-ph

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

Este artículo presenta un marco teórico y computacional que integra el análisis de bases de datos con predicciones microscópicas para identificar nuevos emisores de fotones individuales moleculares, como un emisor quiral, con el objetivo de explorar y optimizar el vasto espacio de configuraciones moleculares para aplicaciones en tecnología cuántica.

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

Optimization of Quadratic Constraints by Decoded Quantum Interferometry

Este artículo extiende el algoritmo de Interferometría Cuántica Decodificada (DQI) a problemas de optimización con restricciones cuadráticas (max-QUADSAT), presentando un algoritmo para preparar el estado cuántico (aunque con una advertencia sobre un error no resuelto), demostrando una ventaja cuántica mediante el problema de Intersección de Polinomios Óptimos Cuadráticos y estableciendo garantías de rendimiento mediante una generalización de la ley del semicírculo.

Daniel Cohen Hillel2026-03-11⚛️ quant-ph

Full-stack Physics-level model of cascaded entanglement links

Este artículo presenta un conjunto de herramientas de modelado de nivel físico implementadas en el paquete Python "genqo" para simular la fuente ZALM y protocolos de red cuántica completos, ofreciendo un equilibrio flexible entre precisión y rendimiento computacional mediante una representación híbrida de estados gaussianos y no gaussianos.

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

Este trabajo presenta un protocolo de simulación cuántica digital-analógica que resuelve en tiempo polinómico el problema de descomponer Hamiltonianos de dos cuerpos en transformaciones unitarias locales de un Hamiltoniano de Ising, evitando así la necesidad de optimización numérica costosa y permitiendo una escalabilidad eficiente.

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