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यह शोध पत्र फ्यूजन नेटवर्क और ZX कैलकुलस रूपांतरणों का उपयोग करते हुए लॉस-टोलरेंट (हानि-सहिष्णु) वितरित लैटिस सर्जरी प्रोटोकॉल प्रस्तावित करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि लीनियर क्लस्टर स्टेट्स का उपयोग करने वाले हाइब्रिड दृष्टिकोण 50% इंटरफ़ेस-इरेज़र थ्रेशोल्ड प्राप्त कर सकते हैं और विशेष रूप से कम स्थानीय शोर वाले शासन में इंटरफ़ेस दूरियों को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ा सकते हैं।
यह शोध पत्र फूरियर सिमेट्राइजेशन (Fourier symmetrization) का उपयोग करके यह विश्लेषण करता है कि सममिति संरचनाएं (symmetry structures) अभिव्यक्ति क्षमता (expressivity) को कैसे मॉडल करती हैं, एक कुशल इनवेरिएंट मॉडल कार्यान्वयन के लिए एक रैंडमाइज्ड एनकोडिंग विधि पेश करता है, और क्वांटम फिजिक्स-इंफॉर्म्ड न्यूरल नेटवर्क्स के माध्यम से आंशिक अवकल समीकरणों (partial differential equations) को हल करने में बेहतर प्रदर्शन प्रदर्शित करता है, जिससे ज्यामितीय क्वांटम मशीन लर्निंग को आगे बढ़ाया जाता है।
यह शोध पत्र अस्तित्व और द्वैतता परिणामों के साथ एक व्यापक क्वांटम ऑप्टिमल ट्रांसपोर्ट बैरीसेंटर ढांचे को स्थापित करता है, जो यह सिद्ध करता है कि गॉसियन इनपुट अवस्थाएं (विशेष रूप से तब जब कम से कम एक वफादार हो) एक नवीन अवस्था-पुनर्निर्माण सिद्धांत के माध्यम से सहप्रसरण विशिष्टता और पूर्ण क्वांटम अवस्था विशिष्टता के बीच की खाई को पाटते हुए एक गॉसियन बैरीसेंटर को अद्वितीय रूप से निर्धारित करती हैं।
यह शोध पत्र ट्रैपडोर क्लिफोर्ड ऑपरेटर वितरणों (trapdoored Clifford operator distributions) को प्रस्तुत करता है जो समान रूप से यादृच्छिक क्लिफोर्ड्स (uniformly random Cliffords) से गणनात्मक रूप से अविभेद्य हैं, फिर भी 'लर्निंग पैरिटी विद नॉइज़' (learning parity with noise) धारणा के तहत निकट-रैखिक समय सैंपलिंग और कार्यान्वयन की अनुमति देते हैं, जिससे तेज़ क्वांटम प्रोटोकॉल सक्षम होते हैं और क्लिफोर्ड सर्किट संश्लेषण के लिए नए वर्स्ट-केस से एवरेज-केस हार्डनेस रिडक्शन स्थापित होते हैं।
यह शोध पत्र मार्कोवियन इम्प्योरिटी मॉडल (Markovian impurity models) नामक टकराव मॉडलों (collision models) के एक नए वर्ग को प्रस्तुत करता है ताकि यह प्रदर्शित किया जा सके कि अशुद्धि पैरामीटर में वृद्धि मार्कोवियन से नॉन-मार्कोवियन गतिकी (non-Markovian dynamics) की ओर एक संक्रमण प्रेरित करती है, जिसमें इस संक्रमण के लिए महत्वपूर्ण सीमा (critical threshold) सिस्टम-एंसिला और एंसिला-एंसिला अंतःक्रिया की शक्ति से प्रभावित होती है।
यह शोध पत्र चैनल शोर और डिवाइस ड्रिफ्ट के तहत क्वांटम की डिस्ट्रीब्यूशन (QKD) पर अनुकूली ईव्सड्रॉपिंग को एक प्रतिबंधित मार्कोव निर्णय प्रक्रिया (constrained Markov decision process) के रूप में प्रतिपादित करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि सुदृढीकरण सीखना (reinforcement learning) संक्षिप्त हमले वाले सर्किटों की खोज कर सकता है जो स्थिर रणनीतियों से काफी बेहतर प्रदर्शन करते हैं और डिवाइस-डिपेंडेंट एवं डिवाइस-इंडिपेंडेंट दोनों परिदृश्यों में सैद्धांतिक ऊपरी सीमाओं के करीब पहुँचते हैं।
यह शोधपत्र निरंतर रूप से निगरानी वाले टकराव मॉडलों (collision models) के भीतर सूचनात्मक स्थिर अवस्थाओं (informational steady states) पर गैर-मार्कोवियन प्रभावों की जांच करता है, जो यह प्रकट करता है कि प्रति मापन स्थिर-अवस्था सूचना लाभ (steady-state information gain), गैर-मार्कोवियनता की डिग्री के साथ नकारात्मक रूप से सहसंबंधित है और सिस्टम-एनसिला तथा एनसिला-एनसिला अंतःक्रिया मापदंडों से महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित होता है।
यह शोध पत्र अडैप्टिव एंटैंगलमेंट-असिस्टेड हैडामार्ड टेस्ट (AEHT) का प्रस्ताव करता है, जो एक ऐसा एल्गोरिदम है जो संदर्भ चरण (रेफरेंस फेज) को पुनरावृत्ति से परिष्कृत करता है ताकि पारंपरिक विधियों की परिशुद्धता सीमाओं और व्यवस्थित पूर्वाग्रहों को दूर किया जा सके, जिससे डिवाइस-रीस्टार्ट काउंट को लागत मीट्रिक के रूप में उपयोग करते हुए निकट-अवधि (नियर-टर्म) उपकरणों पर कुशल उच्च-परिशुद्धता क्वांटम चरण अनुमान सक्षम किया जा सके।
यह शोध पत्र बाउंडेड-डिग्री ग्राफ मॉडल में बाइपार्टाइटनेस (bipartiteness) और एक्सपेंशन टेस्टिंग (expansion testing) दोनों के लिए के निकट-इष्टतम क्वांटम क्वेरी निचले स्तर (lower bounds) स्थापित करता है, जिससे यह सिद्ध होता है कि पूर्व में ज्ञात क्वांटम एल्गोरिदम अनिवार्य रूप से टाइट (tight) हैं और इन समस्याओं की क्वांटम क्वेरी जटिलता को पॉिलॉगारिदमिक कारकों (polylogarithmic factors) तक पूरी तरह से स्पष्ट करता है।
यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि क्वांटिनियम सिस्टम मॉडल H2 पर ग्राउंड स्टेट तैयारी और मोमेंटम माप के लिए, स्थानीय सर्किट जैसे कि एडियाबेटिक इवोल्यूशन, मोमेंटम रिज़ॉल्यूशन के बदले काफी कम शोर संवेदनशीलता का व्यापार करके उच्च-परिशुद्धता वाले ग्लोबल मेथड्स जैसे कि फर्मिओनिक फूरियर ट्रांसफॉर्म से बेहतर प्रदर्शन करते हैं, जिससे अंततः कम ऊर्जा और बेहतर स्पेक्ट्रल फंक्शन माप प्राप्त होता है।