7609 पेपर
यह शोध पत्र एक क्रमपरिवर्तन-सममित (permutation-symmetric) स्टोकेस्टिक अनरैवलिंग विधि प्रस्तुत करता है जो एक सामान्य प्रणाली से जुड़े उत्सर्जकों के सटीक क्वांटम गतिकी के अनुकरण की कम्प्यूटेशनल लागत को नाटकीय रूप से कम कर देता है, जिससे 2-स्तरीय और -स्तरीय उत्सर्जकों दोनों के लिए बड़े सिस्टम आकार के कुशल मॉडलिंग को सक्षम बनाया जा सके।
यह शोधपत्र रैंडम क्वांटम सर्किटों के विश्लेषण के लिए रेप्लिका टेंसर-नेटवर्क तकनीकों पर एक शैक्षणिक ट्यूटोरियल प्रस्तुत करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि सर्किट-औसत प्रेक्षणों (observables) को शास्त्रीय सांख्यिकीय-यांत्रिकी मॉडलों में कैसे मैप किया जाए और इसके कार्यान्वयन के लिए एक संलग्न ओपन-सोर्स लाइब्रेरी भी प्रदान करता है।
यह शोध पत्र एक ऐसे क्वांटम एल्गोरिदम का प्रस्ताव करता है जो निरंतर-समय क्वांटम वॉक (continuous-time quantum walks) और स्पेक्ट्रल सिद्धांत (spectral theory) का लाभ उठाकर एक अस्पष्टित "स्पायर्ड" (spired) संस्करण से छिपे हुए -नियमित आधार ग्राफ की पहचान करता है, जिससे शास्त्रीय विधियों की तुलना में एक संभावित घातीय गति वृद्धि (exponential speedup) प्राप्त होती है, जिसमें प्रिज्म ग्राफ और मोबियस लैडर जैसे जटिल ग्राफ परिवारों के बीच अंतर करने की इसकी क्षमता का समर्थन करने वाले संख्यात्मक साक्ष्य मौजूद हैं।
यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि वास्तविक शास्त्रीय क्रिया शाखाओं (real classical action branches) के असतत अध्यारोपण (discrete superposition) से श्रोडिंगर तरंग फलन (Schrödinger wave function) को पुनर्गठित करने की प्रस्तावित विधि शास्त्रीय रूप से वर्जित क्षेत्रों (classically forbidden regions) और वैश्विक चरण घटनाओं (global phase phenomena) के लिए विफल रहती है, क्योंकि ये क्वांटम प्रभाव मौलिक रूप से गैर-शून्य क्वांटम विभव (non-vanishing quantum potentials), जटिल-मान वाली क्रियाओं (complex-valued actions), या उन वैश्विक सीमा स्थितियों (global boundary conditions) की आवश्यकता रखते हैं जो स्थानीय वास्तविक शास्त्रीय प्रक्षेप पथ (local real classical trajectories) प्रदान नहीं कर सकते।
यह शोधपत्र दो-इलेक्ट्रॉन रिड्यूस्ड डेंसिटी मैट्रिसेस के लिए एक संरचना-संरक्षण निम्न-रैंक संपीड़न प्रोटोकॉल प्रस्तुत करता है जो रासायनिक सटीकता बनाए रखते हुए मेमोरी स्केलिंग को चतुर्थ (quartic) से द्विघात (quadratic) तक कम करता है, जिससे बड़े पैमाने के नॉन-एडियाबेटिक आणविक गतिकी सिमुलेशन के लिए आइजनवेक्टर निरंतरता वर्कफ़्लो के कुशल अनुप्रयोग को सक्षम बनाया जा सके।
यह शोध पत्र 2D हाइपरग्राफ प्रोडक्ट कोड के भौतिक क्वबिट ओवरहेड को कम करने के लिए एक विधि प्रस्तावित करता है, जो उनके कोड आयाम (dimension), तार्किक आधार (logical basis) और न्यूनतम दूरी को सुरक्षित रखते हुए, सिमुलेशन और उदाहरणों के माध्यम से यह प्रदर्शित करता है कि ये कम किए गए कोड दोष-सहिष्णु प्रदर्शन (fault-tolerant performance) और तार्किक गणना गैजेट्स के साथ अनुकूलता बनाए रखते हैं।
TuniQ एक सुदृढीकरण लर्निंग (reinforcement learning) आधारित प्रणाली है जो विशिष्ट हार्डवेयर और शोर (noise) की स्थितियों के आधार पर क्वांटम सर्किट के लिए इष्टतम संकलन पास (compilation passes) को गतिशील रूप से चुनती है, जो IBM के Qiskit ट्रांसपाइलर जैसे अत्याधुनिक स्टेटिक कंपाइलर्स की तुलना में आउटपुट फिडेलिटी और संकलन दक्षता में उल्लेखनीय सुधार करती है।
यह शोध पत्र एक टू-क्यूबिट क्वांटम बैटरी सिस्टम की जांच करता है और यह प्रकट करता है कि जबकि बैटरी क्षमता आम तौर पर एंटैंगलमेंट और कोहेरेंस जैसे अधिकांश क्वांटम संसाधनों के साथ एकल-दिशीय नकारात्मक सहसंबंध प्रदर्शित करती है, यह अवशिष्ट क्षमता (रेसिड्यूअल कैपेसिटी) और स्टेट टेक्सचर के साथ अद्वितीय सकारात्मक सहसंबंध दिखाती है, जो क्वांटम प्रणालियों में ऊर्जा भंडारण गतिकी को समझने के लिए एक व्यापक ढांचा प्रदान करता है।
यह शोधपत्र दो रिमोट सुपरकंडक्टिंग ट्रांसमोन क्वबिट्स, जो लॉसयुक्त (lossy) सहायक कैविटीज़ के माध्यम से जुड़े हुए हैं, का उपयोग करते हुए एक लॉस-प्रेरित योजना प्रस्तावित करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि लॉसयुक्त कपलिंग पथों के बीच इंजीनियर किया गया हस्तक्षेप ट्यूनेबल नॉन-रेसिप्रोसिटी (nonreciprocity) और नॉन-रेसिप्रोकल एंटैंगलमेंट उत्पन्न कर सकता है, जिससे लॉस को स्केलेबल क्वांटम नेटवर्क के लिए एक मूल्यवान संसाधन के रूप में स्थापित किया जा सकता है।
यह शोध पत्र विश्व-मॉडल (world-model) की गुणवत्ता के लिए वेवलेट वेरिएंस इक्विपार्टिशन () को एक मौलिक मीट्रिक के रूप में प्रस्तावित करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि वास्तविक दुनिया के लेटेंट स्पेस (latent spaces) एक वॉल्यूम-लॉ (volume-law) चरण में विचलित होते हैं जो कुशल शास्त्रीय टेंसर-नेटवर्क सिमुलेशन को रोकता है, और साथ ही एक शॉट-नॉइज़ स्केलिंग सीमा को प्रकट करता है जो क्वांटम मशीन लर्निंग की स्केलेबिलिटी को बाधित करती है।