🔬 condensed matter
Arrow of Time as an indicator of Measurement-Induced Phase Transitions
本論文は、ランダム量子回路モデルにおいてその非解析的振る舞いと臨界指数を解析的に示すことで、量子測定の非可逆性によって定義される時間の矢を、測定誘起相転移に対する新たな局所診断法として確立する。
⚛️ Category
quant-ph
6336 件の論文
量子物理学の不思議な世界は、日常の直感とは全く異なる法則で動いています。ここでは、粒子が同時に複数の場所に存在したり、遠く離れた粒子が瞬時に互いに影響し合ったりする、私たちの理解を覆す現象が研究されています。Gist.Science では、arXiv から公開される最新の量子物理に関するプレプリントをすべて網羅し、専門的な数式や難解な用語を噛み砕いた平易な解説と、技術的な詳細を深く掘り下げた要約の両方を提供しています。
これにより、専門家だけでなく、この魅力的な分野に興味を持つ誰もが、最先端の知見をすばやく把握できるようになります。以下に、arXiv から収集した量子物理学の分野における最新の論文リストを掲載します。
🔬 condensed matter
Unconventional Quantum Criticality in Long-Range Spin-1 Chains: Insights from Entanglement Entropy and Bipartite Fluctuations
本研究は分裂スピン表現に基づく量子モンテカルロ手法を用いて、交互長距離相互作用を有するスピン1ハイゼンベルク鎖の基底状態相図を明らかにし、ギャップを持つハルダネ相とギャップのないネール相を分ける非共形量子臨界点を同定し、これは動的指数を特徴とする非従来型の臨界性を有することを示した。
⚛️ quantum physics
High-Girth Regular Quantum LDPC Codes from Affine-Coset Structures
本論文は、アフィン剰余類構造と巡回置換行列のリフトを用いて、長さが 16384 で距離が少なくとも 40 である高次数の正則量子 LDPC コードを構成し、その符号容量下での誤り訂正性能を実証的に示すものである。
⚛️ quantum physics
Scaling Network Topologies for Multi-User Entanglement Distribution
この論文は、量子デコヒーレンスに強い「連結木（connected tree）」トポロジーを提案し、格子状トポロジーと比較して、より多くのユーザーペアへのエンタングルメント分配や量子鍵配送を可能にするスケーラビリティの優位性を示しています。
⚛️ quantum physics
Empirical learning of dynamical decoupling on quantum processors
この論文は、遺伝的アルゴリズムに基づく探索手法を用いて量子ハードウェアのノイズ特性に最適化された動的デカップリング戦略を学習させることで、従来の標準的なシーケンスよりも大幅にエラー抑制性能を向上させ、大規模回路や長時間の安定動作にも汎用性があることを実証したものである。
⚛️ quantum physics
Monogamy of Entanglement Bounds and Improved Approximation Algorithms for Qudit Hamiltonians
この論文は、ランク 1 射影行列からなる 2 局所量子ハミルトニアンのエンタングルメントの単一性に関する新たな境界を証明し、それに基づいて最大エネルギーを近似する効率的なアルゴリズムを開発し、特に一般グラフで 、正則グラフで 、および の場合に既存の最良記録を破る 0.595 という近似保証を実現することを示しています。
🔬 physics
Magnetic moments in the Poynting theorem, Maxwell equations, Dirac equation, and QED
この論文は、古典電磁気学における拡張されたポインティング定理とマクスウェル方程式、および量子電磁気学（QED）の両方の枠組みを用いて、電磁ポテンシャルを介さずに電磁場のみで記述される電子の磁気双極子モーメントの相互作用を調べ、これら異なる定式化が整合的な結果を与えることを示しています。
⚛️ quantum physics
Quantum Non-Linear Bandit Optimization
本論文は、高次元タスクにおいて入力次元に依存しない の後悔上限を達成する新しい量子アルゴリズム「Q-NLB-UCB」を提案し、量子モンテカルロ推定やパラメトリック関数近似などの技術を用いて非線形バンドット最適化の効率性を実証しています。
⚛️ quantum physics
Direct entanglement ansatz learning (DEAL) with ZNE on error-prone superconducting qubits
本研究は、ノイズのある超伝導量子ビット上で組合せ最適化問題の解決を可能にするため、問題パラメータを直接アンサッツ角度にマッピングする「直接エンタングルメントアンサッツ学習（DEAL）」とゼロノイズ外挿法（ZNE）を組み合わせた手法を提案し、従来の量子近似最適化アルゴリズムと比較して成功率を最大 14% 向上させ、TSP やナップサック問題などの NP 困難問題に対する実用的な量子最適化の新たなパラダイムを示したものである。
🔬 condensed matter
Hybrid between biologically and quantum-inspired many-body states
深層学習とテンソルネットワークの長所を融合した「パーセプトレイン」に基づく変分多体系 Ansatz を提案し、10×10 格子の長距離相互作用を有する量子イジングモデルにおいて、極めて低いランクで量子相転移を含む全パラメータ領域で高精度かつロバストに基底状態エネルギーを計算できることを示しました。