Derivative Informed Learning of Exchange-Correlation Functionals
本論文は、参照ハイブリッド汎関数からの一次および二次エネルギー微分を取り入れることで、全エネルギーの精度を大幅に向上させ、自己無撞着場収束を加速させ、さらにTDDFTにおける励起状態の予測を強化する、機械学習による交換相関汎関数のための学習戦略であるDerivative Informed XC-Loss (DI-Loss) を導入するものである。
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5886 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。
Quantum simulations of ultrafast optical spectroscopy of semiconductors on digital quantum computers in the semi-classical approximation
本論文は、無雑音極限において古典的ベンチマークとの定量的一致を実現しつつ、NISQ時代のハードウェアノイズがいかにスペクトル広がりとして現れるかを実証する、半導体の超高速光分光のためのデジタル量子シミュレーション・フレームワークを提示しており、これは多体領域における将来の量子優位性のためのスケーラブルなモデルとして機能するものである。
Multi-entropy in random tensor networks
本論文は、ランダムテンソルネットワークにおけるレニー・マルチエントロピーを調査し、 の場合においてこれらの量が最小マルチウェイカットによって決定されることを証明すると同時に、この最小カット予想が一般に整数 では成立しないことを示している。
Arbitrary manipulation of nuclear spins in hexagonal boron nitride
本論文は、ホウ素空孔中心を用いた実用的な量子計算を可能にするため、デコヒーレンスの制限を克服し、300 ns以内に核スピン上での高フィデリティなシングルおよびマルチ量子ビットゲートを実装するための、六方晶窒化ホウ素における電子・核スピン相互作用を効率的に制御するプロトコルを提案するものである。
Nonreciprocal Dispersive Coupling for Quantum Sensing
本論文は、従来の可逆的な手法と比較して、特に信号強度が大きくなるにつれて、共振器内の光子数および変換駆動強度の量子センシングの精度を大幅に向上させる、新規の非可逆な分散結合スキームを提案するものである。
Hybrid quantum-classical physics-informed neural networks for solving nonlinear PDEs: when and where hybridization is effective?
本論文は、パラメータ化された量子回路を古典的なニューラルバックボーンと統合することで、非線形偏微分方程式の解法におけるスペクトルバイアスと収束の問題を効果的に克服し、Burgers方程式、Allen-Cahn方程式、およびKorteweg-de Vries方程式において、特に硬い（stiff）領域やマルチスケール領域で大幅な精度向上を実証する、ハイブリッド量子・古典物理情報ニューラルネットワーク（HQPINN）を導入するものである。
Digital Quantum Reservoir Computing for ATM Time Series Prediction
本論文は、近未来の量子ハードウェア上でのATM現金需要予測のためのデジタル量子リザーバコンピューティング・フレームワークを調査しており、標準的な誤差指標においては古典的なベンチマークを凌駕しないものの、動的時間伸縮法（Dynamic Time Warping）を通じて時間的構造を捉える点において競争力のある性能を示すことを明らかにしている。
QPredSGG: Hybrid Quantum Predicate Learning for Long-Tailed Scene Graph Generation
本論文は、Causal Feature Enhancement Networkの述語ヘッドをパラメータ効率の高い量子述語ヘッドに置き換えることで、Visual Genome 150データセットにおける平均再現率を向上させつつモデルの複雑性を大幅に削減し、ロングテールなシーングラフ生成において最先端の性能を達成するハイブリッド量子・古典フレームワークであるQPredSGGを提案する。
Efficient Description of Parametric Amplification of Quantum Pulses
本論文は、真空に対して増幅を適用した後に生成演算子を変換するという手法を用いることで、パラメトリック増幅における出力モードの量子状態を決定するための効率的な解析的手法を提示するものであり、この手法はコヒーレント状態、シュレディンガーの猫状態、および単一光子パルスを含む様々な入力状態に対して実証されている。
Effect of isotropic errors on the complexity of Grover's algorithm
本論文は、新しく開発されたPythonライブラリを用いて、等方的な誤差がグローバーの探索アルゴリズムに与える影響を数値的に解析し、ノイズのある量子ハードウェアにおけるアルゴリズムの堅牢性と成功確率に対する重大な課題を明らかにしている。