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यह शोध प्रदर्शित करता है कि क्वांटम क्युट्रिट-आधारित न्यूरल नेटवर्क (QQTNs), बेहतर जोखिम-समायोजित रिटर्न, पूर्वानुमान निरंतरता और काफी कम प्रशिक्षण समय के साथ सुदृढ़ता प्राप्त करके, वास्तविक समय के वित्तीय पूर्वानुमान में शास्त्रीय आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क और क्वांटम क्युबिट-आधारित न्यूरल नेटवर्क दोनों से बेहतर प्रदर्शन करते हैं।
यह शोध पत्र QuIC को प्रस्तुत करता है, जो एक प्रशिक्षण-मुक्त (training-free) क्वांटम ग्राफ एम्बेडिंग है जो आदर्श स्थितियों में लेबल किए गए ग्राफों पर अंतःक्षेपण (injectivity) की सैद्धांतिक गारंटी देता है और IBM के 156-qubit हेरॉन (Heron) प्रोसेसर पर व्यापक सिमुलेशन और हार्डवेयर प्रयोगों के माध्यम से जटिल ग्राफ संरचनाओं, जिसमें कठिन आइसोमॉर्फिज्म (isomorphism) मामले भी शामिल हैं, को अलग करने में व्यावहारिक प्रभावशीलता प्रदर्शित करता है।
यह शोध पत्र यह स्थापित करता है कि वेरिएशनल क्वांटम ऑब्जेक्टिव्स (variational quantum objectives) की ट्रेनबिलिटी इस बात पर निर्भर करती है कि लॉस (loss) एफाइन (affine) है या नॉन-एफाइन (non-affine), यह प्रदर्शित करते हुए कि जहाँ एफाइन लॉस संरचनात्मक रूप से घातांकीय ग्रेडिएंट सप्रेशन (exponential gradient suppression) से बंधे होते हैं, वहीं सावधानीपूर्वक डिज़ाइन किए गए नॉन-एफाइन ऑब्जेक्टिव्स एम्प्लीफिकेशन (amplification) का लाभ उठाकर बैरन प्लेटो (barren plateaus) को पार करने और पॉलीनोमियल-विड्थ (polynomial-width) सेटिंग्स में स्केलेबल ट्रेनिंग प्राप्त करने में सक्षम हो सकते हैं।
यह शोधपत्र एक कॉम्पैक्ट, मोनोलिथिक मल्टी-प्लेन लाइट कन्वर्जन (MPLC) उपकरण प्रस्तुत करता है जिसे फ्यूज्ड सिलिका ग्लास में डायरेक्ट लेजर राइटिंग के माध्यम से निर्मित किया गया है, जो पूर्ण वेक्टरियल प्रकाश संरचनाओं, जिसमें जटिल मोड रूपांतरण और स्काईर्मियन टोपोलॉजी रूपांतरण शामिल हैं, को कुशलतापूर्वक हेरफेर करने के लिए वॉल्यूमेट्रिक बाइरेफ्रिंजेंस इंजीनियरिंग का उपयोग करता है, जो एकीकृत मल्टीमोड ऑप्टिकल नेटवर्क और दूरसंचार अनुप्रयोगों के लिए है।
यह शोध पत्र एक सामान्य प्रयोगात्मक रणनीति का प्रस्ताव और संख्यात्मक रूप से सत्यापन करता है जो सीमाओं को निष्पक्ष विन्यासों में संचालित करके परिमित रिडबर्ग परमाणु सरणियों (finite Rydberg atom arrays) में सीमा प्रभावों को कम करता है, जिससे व्यवस्थित और क्रिटिकल दोनों चरणों में बल्क-जैसे क्वांटम क्रमों को स्थिर करने में सक्षम बनाया जा सके।
यह शोध पत्र एक सामान्यीकृत कैलडेरा-लेगेट फ्रेमवर्क का उपयोग यह प्रदर्शित करने के लिए करता है कि जबकि सरफेस कोड्स (surface codes) अल्प-दूरी वाले परिवेशों में एक थर्मोडायनामिक एरर करेक्शन थ्रेशोल्ड रखते हैं, उनकी टोपोलॉजिकल सुरक्षा क्रिटिकल या लॉन्ग-रेंज शासन में मौलिक रूप से समझौतापूर्ण हो जाती है जहाँ निरंतर क्वांटम बाथ प्रभावी रूप से कोड के मैक्रोस्कोपिक फुटप्रिंट को हथियार बनाता है।
यह शोध पत्र पॉली नॉइज़ (Pauli noise) वाले मैचगेट सर्किट के लिए एक सटीक विश्लेषणात्मक तकनीक प्रस्तुत करता है ताकि यह प्रदर्शित किया जा सके कि 1D ट्रांसवर्स फील्ड आइसिंग मॉडल जैसे महत्वपूर्ण ग्राउंड स्टेट्स में डिकोहेरेंस (decoherence), एक गैर-संतुलन अवस्था उत्पन्न करता है जो क्वासी-पार्टिकल्स (quasi-particles) के थर्मल वितरण और एक नॉइज़-प्रेरित लंबाई पैमाने (noise-induced length scale) द्वारा अभिलक्षित होती है, जिसे बिना पोस्ट-सिलेक्शन के एक एकल प्रोब क्वबिट का उपयोग करके प्रयोगात्मक रूप से पता लगाया जा सकता है।
यह शोधपत्र समय-विलंबित द्वि-रंगीन क्षेत्रों द्वारा संचालित इलेक्ट्रॉन-पॉज़िट्रॉन युग्म उत्पादन में स्पिन-विभेदित भंवर संरचनाओं की जांच करता है, जो स्पिन-ऑर्बिट चयन नियमों और कुल कोणीय संवेग संरक्षण द्वारा नियंत्रित हस्तक्षेप पैटर्न से क्वांटाइज्ड भंवर जाली (वोर्टेक्स लैटिस) में एक गतिशील संक्रमण को प्रकट करता है।
यह शोध पत्र फ्लोकेट (Floquet) अराजक गतिकी के भीतर हार रैंडम (Haar random) यूनिटरी गेट्स का उपयोग करने वाले क्वांटम सेंसिंग प्रोटोकॉल की जांच करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि जबकि बड़े हिल्बर्ट स्पेस में अनंतस्पर्शी परिशुद्धता (asymptotic precision) रैखिक रूप से (शॉट-नॉइज़ सीमा) स्केल करती है, गैर-अनंतस्पर्शी शासन (non-asymptotic regimes) क्वांटम लाभ प्रदान करते हैं, और यह आगे स्थापित करता है कि फ्लोकेट रैंडम क्वांटम सर्किट बड़े स्थानीय आयामों की सीमा में वैश्विक यूनिटरी ऑपरेटरों की प्रभावी रूप से नकल करते हैं।
यह शोध पत्र एक मेटा-लर्निंग-आधारित स्वचालित अनुशंसा प्रणाली (recommender system) प्रस्तावित करता है जो शास्त्रीय जटिलता मेट्रिक्स का उपयोग करके दिए गए डेटासेट के लिए इष्टतम क्वांटम एनकोडिंग सर्किट की भविष्यवाणी करता है, जो महंगी क्वांटम मूल्यांकनों की आवश्यकता के बिना 85.7% तक टॉप-3 सटीकता प्राप्त करता है।