Lindbladian Learning with Neural Differential Equations

Este artículo presenta un método de aprendizaje basado en ecuaciones diferenciales neuronales y máxima verosimilitud que infiere con robustez los generadores dinámicos de sistemas cuánticos abiertos de hasta seis qubits a partir de datos de mediciones transitorias, superando los desafíos de la no convexidad y el ruido en diversos modelos físicos.

Timothy Heightman, Roman Aseguinolaza Gallo, Edward Jiang, JRM Saavedra, Antonio Acín, Marcin Płodzien2026-03-10⚛️ quant-ph

The Dirac sea of phase: Unifying phase paradoxes and Talbot revivals in multimode waveguides

Este trabajo unifica las paradojas de fase y los renacimientos de Talbot en guías de onda multimodo extendiendo el formalismo acción-ángulo a la ecuación de Helmholtz-Schrödinger mediante un espacio de Hardy, lo que permite interpretar estados de energía negativa como un "mar de Dirac" de antipartículas para explicar la localización de fase y la formación de patrones de interferencia complejos.

N. Korneev, I. Ramos-Prieto, H. M. Moya-Cessa2026-03-10⚛️ quant-ph

Symmetric Trotterization in digital quantum simulation of quantum spin dynamics

Este trabajo demuestra que, en dispositivos cuánticos ruidosos de escala intermedia (NISQ) como los de IBM, la Trotterización simétrica de segundo orden no ofrece mayor precisión que la de primer orden para simular la dinámica del modelo de Ising en campo transversal, ya que los errores de hardware dominan sobre el error de Trotter, lo que sugiere cautela al emplear descomposiciones de orden superior en esta etapa temprana.

Yeonghun Lee2026-03-10⚛️ quant-ph

Classically Driven Hybrid Quantum Algorithms with Sequential Givens Rotations for Reduced Measurement Cost

Este artículo presenta un algoritmo híbrido cuántico-clásico basado en rotaciones de Givens secuenciales que transforma el Hamiltoniano electrónico hacia una forma diagonal en el marco de Heisenberg, reduciendo significativamente la sobrecarga de mediciones y la profundidad del circuito mediante actualizaciones clásicas aproximadas y la fusión de ángulos.

Benjamin Mokhtar, Noboru Inoue, Takashi Tsuchimochi2026-03-10⚛️ quant-ph

Simulating non-Markovian open quantum dynamics by exploiting physics-informed neural network

Este trabajo propone el método PINN-DQME, que integra redes neuronales informadas por física en el marco de estados cuánticos neuronales para simular la dinámica de sistemas cuánticos abiertos mediante la ecuación maestra cuántica incrustada en disipación, logrando alta precisión en regímenes de alta temperatura pero enfrentando desafíos de acumulación de errores en dinámicas fuertemente no markovianas a bajas temperaturas.

Long Cao, Liwei Ge, Daochi Zhang, Yao Wang, Rui-Xue Xu, YiJing Yan, Xiao Zheng2026-03-10⚛️ quant-ph

A Bipartite Quantum Key Distribution Protocol Based on Indefinite Causal Order

Los autores proponen un protocolo de distribución de claves cuánticas bipartito que aprovecha la no separabilidad causal, específicamente una matriz de procesos sin orden causal definido, para lograr una probabilidad de coincidencia de bits del 85,35% en un juego de adivinanza de orden causal, lo cual es suficiente para la corrección de errores estándar.

Mateusz Lesniak, Ryszard Kukulski, Paulina Lewandowska, Grzegorz Rajchel-Mieldzioc, Michał Wronski2026-03-10⚛️ quant-ph

Construction of a Family of Quantum Codes Using Sub-exceding Functions via the Hypergraph Product and the Generalized Shor Construction

Este artículo presenta una nueva familia de códigos cuánticos LDPC escalables con parámetros [[6k2,k2,d]][[6k^2, k^2, d]], construidos mediante la combinación del producto de hipergrafos y la construcción generalizada de Shor aplicada a códigos lineales clásicos derivados de funciones sub-excedentes, los cuales exhiben una estructura combinatoria rica y un comportamiento asintótico prometedor.

Luc Rabefihavanana, Harinaivo Andriatahiny, Randriamiarampanahy Ferdinand2026-03-10⚛️ quant-ph

A Realistic Framework for Quantum Sensing under Finite Resources

Este trabajo establece un marco realista de extremo a extremo para la detección cuántica bajo recursos finitos, demostrando que la ventaja de precisión de estados no clásicos como los estados NOON a menudo es ilusoria y depende de restricciones previas más que de la información de la medición, mientras que el rendimiento operativo real está determinado por la construcción del estimador y el número de repeticiones.

Zdenek Hradil, Jaroslav Řeháček2026-03-10⚛️ quant-ph

Experimental Realization of the Markov Chain Monte Carlo Algorithm on a Quantum Computer

Los autores demuestran experimentalmente la viabilidad de ejecutar un algoritmo de Monte Carlo de Cadenas de Markov cuántico (qMCMC) en hardware cuántico actual de escala intermedia ruidosa (NISQ), específicamente en los procesadores H2 y Helios de Quantinuum, obteniendo resultados precisos directamente sobre los qubits físicos.

Baptiste Claudon, Sergi Ramos-Calderer, Jean-Philip Piquemal2026-03-10⚛️ quant-ph