Circuit Design Informed Adaptive Variational Quantum Algorithms
本論文は、回路設計の制約、ハードウェアを意識した結合性、および問題固有のフレームワークを統合することで、NISQデバイス上での非線形シュレディンガー方程式の基底状態を解くための測定オーバーヘッドを25%から55%削減する、リソース効率の高い適応型変分量子アルゴリズムを提案する。
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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。
本論文は、回路設計の制約、ハードウェアを意識した結合性、および問題固有のフレームワークを統合することで、NISQデバイス上での非線形シュレディンガー方程式の基底状態を解くための測定オーバーヘッドを25%から55%削減する、リソース効率の高い適応型変分量子アルゴリズムを提案する。
本論文は、次近接相互作用およびペイエルズ位相を伴う非エルミート・シュリーファー・ヘッゲル・モデルを実装する三量化回路を設計および実験的に検証し、トポロジカル状態とその動的応答を調査するための調整可能なプラットフォームとしての有効性を実証するものである。
本論文は、初期状態および測定ノイズに関する特定の非互換性制約を満たすことにより、量子ゼノ効果に似た閉じ込めメカニズムを通じて、無限個のコピーにわたって後処理された状態の非局所性を保持しながら、ベル非局所性の非限定的な逐次的共有が達成可能であることを示している。
本論文は、2つの対角結合された1次元キタエフ鎖からなるジグザグ・キタエフ鎖のスペクトル特性およびトポロジカル特性を調査し、鎖間の超伝導位相差を変化させることでマヨラナ零モードの縮退および全巻き数(ワインディング数)を制御できることを示し、それによって、潜在的な量子コンピューティングへの応用に向けて、2つまたは4つのマヨラナモードを支持する明確に異なるトポロジカル相のエンジニアリングを可能にするものである。
本論文は、トーラス的コンパクト化および磁束誘起の準周期性が、フルリング・リンドラー時空における荷電スカラー場の場の二乗およびエネルギー・運動量テンソルの真空期待値にどのように影響するかを調査し、円筒形ブラックホールやトポロジカルなブラックホールに適用される、非対角成分の応力やリンドラー地平線付近での特異な漸近挙動といったトポロジカルな寄与を明らかにしている。
QuTunerは、静的な回路構造と個々のパスに対する動的な応答の両方を活用することで、効果的なパスシーケンスを効率的に取得およびランク付けし、異なるコンパイラ間でのメトリック削減とチューニング時間の短縮を大幅に改善する、特徴量および学習ガイド型の量子コンパイラ最適化フレームワークである。
本論文は、156量子ビットの超伝導プロセッサ上で、局所的な非局所性と閾値付近の完全なネットワーク非局所相関を実証することに成功した補助系(アシルラ)を用いたフレームワークを開発することにより、特定の共同測定設定がこれらの破れを最大化するために極めて重要であることを明らかにし、測定幾何学がネットワークの非局所性を証明するための独立したリソースであることを確立するものである。
本論文は、非エルミート拡張Su-Schrieffer-Heegerモデルにおける相転移を調査し、クリロフ・スプレッド複雑度(Krylov spread complexity)とエンタングルメント・エントロピーが、異なる進化プロトコルの下でトポロジカルな変化や動的な相を効果的にシグナル化すること、そして運動量分解された複雑度がこれらの転移を駆動する基礎となる特性モードをさらに解明することを実証するものである。
本論文は、経路の重ね合わせと局所的なユニタリ演算を利用してCNOTゲートやCZゲートのような非局所的操作を実装する、量子ゲート・テレポーテーションのための一般的な決定論的フレームワークを提案しており、実証された光子的実現を通じて、分散型量子コンピューティングへの多用途なアプローチを提供するものである。
本論文は、マルコフ的な開放型量子力学を一意に定義されたグラフへと写像する普遍的なグラフ理論的枠組みを提案し、これにより量子マスター方程式を厳密に解釈し、散逸のシグネチャーの特性評価、結合レジームの分類、およびグラフの枝刈りとニューラルネットワークを通じた効率的なデータ駆動型解析を可能にするものである。