Optimizing Orbital Parameters of Satellites for a Global Quantum Network
本論文は、ベイズ最適化と遺伝的アルゴリズムを用いてグローバル量子ネットワーク向け衛星コンステレーションの軌道パラメータを最適化し、地上局配置を考慮した設計が従来の単純な配置手法よりも大幅に高いエンタングルメント生成率を実現することを示しています。
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1969 件の論文
High-Stress Si3N4 Reflective Membranes Monolithically Integrated with Cavity Bragg Mirrors
本研究は、ドライエッチング技術を用いて高張力 Si3N4 膜を分散ブラッグ反射鏡とモノリシックに統合し、アライメント不要で高光学品質かつ低機械損失の光機械共振器をスケーラブルに実現する手法を報告している。
Measurement of a quantum system using spin-mechanical conversion
本研究は、浮遊マイクロダイヤモンド中の NV 中心スピン状態を機械的回転に変換して散乱光で検出するスピン - 機械変換手法を実証し、従来の光ルミネセンス法よりも高いコントラストで量子状態の読み出しを実現したことを報告している。
Steering paths mid-flight for fault-tolerance in measurement-based holonomic gates
本論文は、連続測定による量子ゼノ効果で非マルコフノイズを抑制し、測定記録の復号に基づいて演算経路をリアルタイムで制御することでマルコフエラーを補正し、断熱性の要件を緩和した高速な耐故障性ホロノミック量子計算を実現するフレームワークを提案している。
Ultra-low loss piezo-optomechanical low-confinement silicon nitride platform for visible wavelength quantum photonic circuits
本研究は、可視光量子フォトニック集積回路のスケーラビリティ課題を解決するため、CMOS互換の超低損失（0.026 dB/cm）低閉じ込め窒化ケイ素プラットフォームに圧電光機械アクチュエーションを統合し、高性能な能動機能と低損失を両立させたことを実証した。
Rate-Fidelity Tradeoffs in All-Photonic and Memory-Equipped Quantum Switches
本論文は、現実的なハードウェア仮定の下で全光量子スイッチとメモリ搭載量子スイッチのレート - 忠実度トレードオフを定式化し、ハードウェアパラメータに応じて各アーキテクチャが優位となる運用領域を特定する統合フレームワークを提示する。
Quantum Algorithms for Approximate Graph Isomorphism Testing
この論文は、MNRS 量子ウォークを用いた近似グラフ同型性テストの量子アルゴリズムを提案し、のクエリ複雑度で古典的なの下限を超える多項式速度向上を証明するとともに、シミュレーションで近未来の量子デバイスとの互換性を示している。
Qudit Designs and Where to Find Them
本論文は、任意のクディット次元（特に非素数冪）において標準的なユニタリデザインが存在しないという制限を克服するため、重み付き状態 t-デザインの構築法と任意次元で機能するクラフフォード文字ランダム化ベンチマーキング手法を提案し、高スピンやキャビティ-QED などの物理プラットフォームへの応用可能性を示している。
Neural quantum support vector data description for one-class classification
本論文は、古典ニューラルネットワークと量子回路を統合した NISQ デバイス向けハイブリッドフレームワーク「NQSVDD」を提案し、ワンクラス分類において既存手法を上回る性能とノイズ耐性を示すことを実証した。
Correction scheme for total energy obtained on fault-tolerant quantum computer via quantum dominant orbital selection and subspace dynamical correlation methods
本論文は、フォールトトレラント量子コンピュータと古典計算を融合したハイブリッド手法を提案し、量子支配軌道選択（QDOS）と部分空間動的相関（SDC）法を用いて量子データ読み出しの負担を軽減しつつ、量子計算で得られた分子エネルギーを高精度に補正・評価できることを示したものである。
Non-commutative integration method and generalized coherent states
本論文は、リー群上のシュレーディンガー方程式に対する非可換積分法によって得られる解と一般化コヒーレント状態の関係を調査し、対応する-表現が実である場合、その解が一般化コヒーレント状態に属することを示している。
Geometric mechanisms enabling spin- and enantio-sensitive observables in one photon ionization of chiral molecules
本論文は、キラル分子の単一光子電離におけるスピンおよびエナンチオ感受性観測量の動的起源が、光電離双極子の幾何学的性質に由来する 3 つの擬ベクトルによって統一的に記述され、従来の 10 個のパラメータがこれらに還元される幾何学的メカニズムを明らかにした。
Generation of 12 dB squeezed light from a waveguide optical parametric amplifier using a machine-learning-controlled spatial light modulator
本論文は、機械学習制御の空間光変調器を用いて局所発振器のモード整合損失を低減し、波導管光パラメトリック増幅器から 12.1 dB のスクイーズド光の生成に成功したことを報告している。
Fast and memory-efficient classical simulation of quantum machine learning via forward and backward gate fusion
本論文は、量子機械学習の古典シミュレーションにおいて、フォワードおよびバックワードパスでのゲート融合によりメモリアクセスを最小化し、最大 30 倍の処理速度向上と大規模モデルのメモリ効率的な学習を実現する手法を提案する。
Merged amplitude encoding for Chebyshev quantum Kolmogorov--Arnold networks: trading qubits for circuit executions
本論文は、チェビシェフ量子コルモゴロフ・アルノルドネットワーク（CCQKAN）において、量子ビット数をわずかに増やすことで回路実行回数を削減する「統合振幅符号化」を提案し、数値実験を通じてその学習可能性が元のアーキテクチャと同等であることを実証している。
Charging power enhancement at the phase transition of a non-integrable quantum battery
本研究は、積分可能なモデルとは対照的に、非積分可能な量子電池（ANNNI モデル）において量子相転移が充電パワーを顕著に増大させることを示し、量子電池の設計への新たな指針を提供している。
Identification of quantum generative circuits with parallel quantum neural network
本論文は、量子生成回路の識別を目的とした並列量子エンベディングニューラルネットワーク（ParaQuanNet）を提案し、相互無偏測定と並列処理の導入により、高い分類精度とノイズ耐性を実現したことを報告している。
An Extensible Quantum Network Simulator Built on ns-3: Q2NS Design and Evaluation
本論文は、ns-3 上で構築されたモジュール式かつ拡張可能な量子ネットワークシミュレータ Q2NS を提案し、古典的および量子通信の密接な共シミュレーション機能と多様な量子状態表現のサポートを通じて、既存の最先端ツールを上回る計算効率を実証している。
Discrete-modulation continuous-variable quantum key distribution with probabilistic amplitude shaping over a linear quantum channel
本論文は、線形量子チャネル下において、実装が容易な離散変調に確率的振幅整形（PAS）を適用することで、ガウス変調 GG02 プロトコルに匹敵する性能を達成する連続変量量子鍵配送（CV-QKD）方式を提案し、その安全性と性能を評価したものである。
Learning Hamiltonians for solid-state quantum simulators
この論文は、固体量子シミュレーターの実験データから有効ハミルトニアンを特定するために物理制約をモデル構造に埋め込んだ教師なし物理情報ニューラルネットワークフレームワークを提案し、量子ドットチェーンの輸送測定データを用いた学習実験を通じてその有効性と一般化能力を実証した。