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यह शोध पत्र एक ट्रांसफॉर्मर-आधारित इंट्रिन्सिक ऑप्टिमाइज़ेशन फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो समस्या की संरचना और अनुकूलन इतिहास को संसाधित करके QAOA पैरामीटर अपडेट की भविष्यवाणी करना सीखता है, जिससे महंगी, इंस्टेंस-विशिष्ट शास्त्रीय अनुकूलन को एक हस्तांतरणीय, एमोर्टाइज्ड पॉलिसी से बदल दिया जाता है जो MaxCut बेंचमार्क पर हाइब्रिड क्वांटम-क्लासिकल प्रदर्शन को बढ़ाता है।
यह शोध पत्र एक 4,500-क्यूबिट सुपरकंडक्टिंग क्वांटम एनिलेर (superconducting quantum annealer) का उपयोग करके, अनट्रेन्ड रिवर्स-एनीलिंग डायनेमिक्स (untrained reverse-annealing dynamics) के माध्यम से टेम्पोरल डेटा को सफलतापूर्वक प्रोसेस करने और अराजक टाइम सीरीज़ (chaotic time series) का पूर्वानुमान लगाने द्वारा अब तक के सबसे बड़े क्वांटम मशीन लर्निंग प्रयोग को प्रदर्शित करता है, जिससे क्वांटम एनिलेर को बड़े पैमाने पर क्वांटम मशीन लर्निंग के लिए एक स्केलेबल प्लेटफॉर्म के रूप में स्थापित किया गया है।
यह शोध पत्र एक रेप्लिका-मुक्त (replica-free) केल्डिश क्षेत्र-सैद्धांतिक ढांचे (Keldysh field-theoretic framework) को प्रस्तुत करता है ताकि यह प्रदर्शित किया जा सके कि निरंतर निगरानी वाले मुक्त बोसोनिक निकाय, एक गैर-हर्मिटीय स्पेक्ट्रल पुनर्गठन द्वारा संचालित, वॉल्यूम-लॉ से लॉगरिदमिक स्केलिंग में एक मापन-प्रेरित एंटैंगलमेंट चरण संक्रमण (measurement-induced entanglement phase transition) से गुजरते हैं, जो दीर्घायु मोड में गतिशील संघनन (dynamic condensation) को सक्रिय करता है।
यह शोध पत्र किटाएव क्वांटम डबल्स के लिए एक साइन-फ्री पाथ-इंटिग्रल मोंटे कार्लो ढांचे को प्रस्तुत करता है जो गैर-इनवर्टेबल 1-फॉर्म सिमिट्रीज़ और एक मैटरइजेशन आइसोमेट्री का उपयोग करके गेज-हिग्स सिद्धांतों में गैर-अबेलियन एनीऑन कंडेंसेशन और कन्फाइनमेंट द्वारा संचालित प्रथम-क्रम संक्रमणों को संख्यात्मक रूप से प्रदर्शित करता है।
यह शोध पत्र एलिप्टिक PDEs को हल करने वाले क्वांटम फिजिक्स-इन्फॉर्म्ड न्यूरल नेटवर्क्स (QPINNs) के लिए एक नॉन-एसिम्प्टोटिक ट्रेनिंग थ्योरी स्थापित करता है, जो यह सिद्ध करता है कि पर्याप्त रूप से विस्तृत पैरामीटराइज्ड क्वांटम सर्किट, सर्किट और डोमेन मापदंडों पर निर्भर स्पष्ट सीमाओं के साथ, एक लीनियरलाइज्ड न्यूरल टेंगेंट कर्नेल मॉडल के माध्यम से ग्रेडिएंट फ्लो के माध्यम से अभिसरित होते हैं।
यह शोधपत्र डिजिटल और एनालॉग क्वांटम कंप्यूटिंग के लिए बहुमुखी प्लेटफॉर्म के रूप में न्यूट्रल एटम एरेज़ (neutral atom arrays) का एक व्यापक अवलोकन प्रदान करता है, जो उनकी प्रदर्शित क्षमताओं और पदार्थ विज्ञान एवं क्वांटम रसायन विज्ञान में संभावित अनुप्रयोगों को रेखांकित करता है।
यह शोध पत्र AlchemQ v0.5 को प्रस्तुत करता है, जो एक प्रूफ-ऑफ-कॉन्सेप्ट सिस्टम है जो एक अविश्वसनीय ऑप्टिमाइज़र को मशीन-जांच योग्य प्रमाणन परत के साथ जोड़कर क्वांटम सर्किट अनुकूलन की विश्वसनीयता सुनिश्चित करता है, जो प्रत्येक आउटपुट के लिए स्व-निहित, छेड़छाड़-रोधी तुल्यता प्रमाणपत्र उत्पन्न करता है, जिससे यह गारंटी मिलती है कि सभी अनुकूलित सर्किट शुद्धता और गैर-प्रतिगमन (non-regression) के लिए सत्यापित हैं।
यह शोध पत्र 3D गुरुत्वाकर्षण के एक टेंसर नेटवर्क मॉडल के लिए एक टोपोलॉजिकल एंटैंगलमेंट एंट्रॉपी सूत्र व्युत्पन्न करता है जो डिफ़ियोमोर्फिज्म इनवेरिएंस (diffeomorphism invariance) को संतुष्ट करता है और जिसमें पदार्थ शामिल है, तथा कैनोनिकल क्वांटाइजेशन के माध्यम से यह प्रदर्शित करता है कि यह छोटे लेकिन परिमित न्यूटन स्थिरांक के लिए क्वांटम एक्सट्रीमल सरफेस फॉर्मूला से मेल खाता है जिसके लिए समय-सममित स्पेसटाइम की आवश्यकता नहीं है।
यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि ऑप्टिकल लैटिस में अल्ट्राकोल्ड कोलिजनली शील्डेड अणु नियंत्रित एक्सटेंडेड हबर्ड मॉडल को साकार कर सकते हैं जिनमें स्वतंत्र रूप से ट्यून करने योग्य ऑन- और ऑफ-साइट इंटरैक्शन होते हैं, जो सुपरकंडक्टिविटी और स्ट्रेंज मेटैलिटी को समझने के लिए महत्वपूर्ण इंटर-होल इंटरैक्शन को अलग करने हेतु एक अद्वितीय "इंटरैक्शन माइक्रोस्कोप" को सक्षम करते हैं।
यह शोध पत्र Qupertino को पेश करता है, जो Apple Silicon के लिए एक ओपन-सोर्स क्वांटम सर्किट सिम्युलेटर है, जो यह प्रदर्शित करता है कि कैसे हैंड-ट्यून्ड (hand-tuned) मेटल शेडर्स (Metal shaders) शुद्ध MLX ऐरे ऑपरेशन्स (MLX array operations) की तुलना में काफी बेहतर प्रदर्शन करते हैं, जिससे विविध क्वांटम वर्कलोड्स पर मौजूदा CPU और GPU-आधारित सिम्युलेटर्स की तुलना में 95 गुना तक की गति वृद्धि प्राप्त होती है और साथ ही सटीक शुद्धता भी बनी रहती है।