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यह शोध पत्र क्वांटम की डिस्ट्रीब्यूशन (QKD) के लिए उपयोग किए जाने वाले समान हार्डवेयर पर क्वांटम ऑब्लिवियस ट्रांसफर और क्वांटम टोकन की एक फुल-स्टैक कार्यप्रणाली और प्रयोगात्मक कार्यान्वयन प्रस्तुत करता है, जो एकल-उद्देश्य वाले नेटवर्क से बहुमुखी, बहु-उद्देश्यीय क्वांटम संचार प्रणालियों में संक्रमण की व्यवहार्यता को प्रदर्शित करता है।
यह शोध पत्र क्वांटम एनीलिंग के माध्यम से CNN क्लासिफायर हेड्स को प्रशिक्षित करने के लिए एक पुनरावृत्ति (iterative) QUBO-आधारित ढांचे का प्रस्ताव करता है जो कनवल्शनल फिल्टर्स को फ्रीज करता है और पूरी तरह से जुड़ी हुई परत (fully connected layer) को अनुकूलित करने के लिए एक उत्तल द्विघातीय सरोगेट (convex quadratic surrogate) का उपयोग करता है, जिससे ग्रेडिएंट-आधारित सर्किट अनुकूलन के बिना प्रतिस्पर्धी इमेज क्लासिफिकेशन सटीकता प्राप्त होती है।
यह शोध पत्र QAOA-Predictor प्रस्तुत करता है, जो एक ग्राफ न्यूरल नेटवर्क मॉडल है जो विविध कॉम्बिनेटरियल ऑप्टिमाइज़ेशन समस्याओं के लिए लिनियर रैम्प QAOA हेतु सफलता की संभावनाओं और न्यूनतम लेयर डेप्थ का सटीक पूर्वानुमान लगाता है, जिससे लागतपूर्ण रनटाइम पैरामीटर ट्यूनिंग की आवश्यकता के बिना कुशल फिक्स्ड-पैरामीटर ऑप्टिमाइज़ेशन सक्षम होता है।
यह शोध पत्र एक गैर-कायरल वेवगाइड के भीतर सीमित परमाणुओं के सामूहिक उत्सर्जन में गति-प्रेरित दिशात्मकता के प्रयोगात्मक अवलोकन की रिपोर्ट करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि तापीय परमाणु गति कायरल कपलिंग के बिना नियंत्रणीय गैर-पारस्परिक अंतःक्रियाओं को प्राप्त करने के लिए प्रभावी विषमता उत्पन्न कर सकती है।
यह शोधपत्र QFlowNet प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन ढांचा है जो जेनेरेटिव फ्लो नेटवर्क्स और ट्रांसफॉर्मर्स को एकीकृत करता है ताकि स्पार्स टर्मिनल रिवार्ड्स से एक सामान्य पॉलिसी सीखकर तेज़, विविध और कुशल सटीक यूनिटरी सिंथेसिस को सक्षम बनाया जा सके।
यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि द्वि-आयामी रोख्सार-किवलसन (Rokhsar-Kivelson) लैटिस गेज मॉडल स्वाभाविक रूप से उप-लैटिस स्कार्स (sublattice scars) के रूप में ज्ञात सटीक स्टेबलाइजर आइजनस्टेट्स (stabilizer eigenstates) को समाहित करता है, जो लैटिस गेज बाधाओं, क्वांटम मेनी-बॉडी स्कारिंग और स्टेबलाइजर क्वांटम सूचना सिद्धांत के बीच एक सीधा संबंध स्थापित करता है।
यह शोध पत्र ज्यामितीय डिजाइन सिद्धांतों और लगभग पूर्ण स्थानीय चयनात्मकता (aCLS) मानदंड को पेश करते हुए, क्वांटम न्यूरल नेटवर्क डिजाइन को अवस्था सुलभता (state reachability) से सीखे जाने की क्षमता (learnability) की ओर पुनर्गठित करता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि वे आर्किटेक्चर जिनके लिए डेटा और प्रशिक्षित भारों पर संयुक्त निर्भरता की आवश्यकता होती है, अनुकूलन योग्य विशेषता शिक्षण (adaptive feature learning) को सक्षम करते हैं और पारंपरिक योजनाओं की तुलना में अधिक दक्षता के साथ बेहतर प्रदर्शन करते हैं।
यह सिमुलेशन अध्ययन ADMET भविष्यवाणी के लिए एक क्वांटम-प्रेरित हैमिल्टोनियन फीचर एक्सट्रैक्शन विधि प्रस्तुत करता है जो एंटैंगलमेंट को निर्देशित करने के लिए म्यूचुअल इंफॉर्मेशन का उपयोग करता है, जो CYP3A4 सबस्ट्रेट भविष्यवाणी पर अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त करता है और 10 में से 8 बेंचमार्क पर क्लासिकल बेसलाइन से बेहतर प्रदर्शन करता है, जिसके परिणाम दर्शाते हैं कि क्वांटम-व्युत्पन्न फीचर्स केवल 1.6% फीचर्स होने के बावजूद मॉडल महत्व में असमान रूप से योगदान देते हैं।
यह शोधपत्र इरेज़र-करेक्टेबल (erasure-correctable) उपसमुच्चयों का उपयोग करके मनमाने क्वांटम कोड्स से एंटैंगलमेंट-असिस्टेड क्वांटम कोड्स के लिए एक सामान्य निर्माण प्रस्तुत करता है, जो स्टेबलाइज़र ढांचे के बाहर के पहले उदाहरण प्रस्तुत करता है और यह प्रकट करता है कि कैसे डिजनरेसी (degeneracy) रिसीवर के एंटैंगल्ड शेयर के संपीड़न (compression) की अनुमति देती है।
यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि सांख्यिकीय क्षणों (statistical moments) पर आधारित गैर-गॉसियन विशेषताओं के प्रयोगात्मक रूप से सुलभ साक्षी, थ्रेशोल्ड (thresholds) के एक सुसंगत पदानुक्रम के माध्यम से स्टेलर रैंक (stellar rank) पर कठोर निचली सीमाएँ प्रदान करते हैं, जो अमूर्त पदानुक्रमित मापों और क्वांटम अवस्थाओं के स्केलेबल प्रयोगात्मक प्रमाणन के बीच के अंतर को पाटते हैं।