High-Stress Si3N4 Reflective Membranes Monolithically Integrated with Cavity Bragg Mirrors
이 논문은 고응력 질화규소 (Si3N4) 막을 분산 브래그 반사경 (DBR) 과 단결합적으로 통합하여 정렬 및 열적 제약 없이 높은 광학 및 기계적 품질을 유지하는 확장 가능한 광기계 플랫폼을 제시합니다.
1568 편의 논문
이 논문은 고응력 질화규소 (Si3N4) 막을 분산 브래그 반사경 (DBR) 과 단결합적으로 통합하여 정렬 및 열적 제약 없이 높은 광학 및 기계적 품질을 유지하는 확장 가능한 광기계 플랫폼을 제시합니다.
이 연구는 양자 스핀 측정 결과를 공중에 뜬 다이아몬드 입자의 거시적 회전으로 변환하는 스핀 - 기계적 변환을 통해, 기존 광학 방법보다 월등히 높은 대비로 Rabi 진동 및 스핀 - 에코 간섭계 등의 양자 스핀 역학을 정밀하게 측정할 수 있음을 입증했습니다.
본 논문은 연속 측정과 실시간 피드백을 활용하여 비마코프 노이즈를 억제하고 마코프 오류 발생 시 진화 경로를 실시간으로 조정함으로써 측정 기반 홀로노믹 게이트의 내결함성을 확보하는 프레임워크를 제안합니다.
이 논문은 가시광선 양자 광자 회로의 확장성을 위해 초저손실 피조 - 광기계적 저구속 실리콘 질화물 플랫폼을 제시하여 높은 활성 기능성과 낮은 손실을 동시에 달성했습니다.
이 논문은 전광자 및 메모리 장착 양자 스위치 아키텍처 간의 속도 - 충실도 트레이드오프를 정량화하고, 하드웨어 및 프로토콜 매개변수에 따라 각 설계가 우세한 운영 영역을 규명하는 통합 프레임워크를 제시합니다.
이 논문은 MNRS 양자 보행 탐색을 기반으로 한 근사 그래프 동형성 테스트 양자 알고리즘을 제시하여 쿼리 복잡도로 고전적 하한선 대비 다항식 양자 가속을 입증합니다.
이 논문은 임의의 qudit 차원에서 표준 양자 정보 원시 연산의 한계를 극복하기 위해 가중 상태 t-설계 구성 방법과 클리포드 캐릭터 랜덤화 벤치마킹을 제안하여 양자 정보 처리의 적용 범위를 확장합니다.
본 논문은 일 클래스 분류를 위한 고전 - 양자 하이브리드 프레임워크인 NQSVDD 를 제안하여, 다양한 벤치마크 데이터셋에서 기존 방법보다 우수한 성능과 파라미터 효율성을 입증하였다.
이 논문은 오류 정정 양자 컴퓨터에서 계산된 분자 에너지의 정확도를 높이기 위해, 양자 우세 궤도 선택 (QDOS) 과 부분공간 동적 상관 (SDC) 방법을 결합해 고전 컴퓨터에서 동적 상관 보정을 효율적으로 수행하는 하이브리드 계산 체계를 제안합니다.
본 논문은 리 군 위의 슈뢰딩거 방정식에 대한 비가환적 적분 방법으로 얻은 해와 일반화된 코히어런트 상태 간의 관계를 연구하여, 대응하는 -표현이 실수일 때 이러한 해가 일반화된 코히어런트 상태에 속함을 규명하였습니다.
이 논문은 원형 편광된 빛을 이용한 키랄 분자의 단일 광자 이온화에서 스핀 및 거울상 민감 관측 가능량의 동역학적 기원이 전기 쌍극자 상호작용에 기반한 세 가지 의사벡터의 모멘트로 설명될 수 있음을 규명하여, 기존 Cherepkov 가 예측한 10 개의 독립 파라미터를 기하학적 메커니즘으로 통합했습니다.
본 연구는 기계 학습 기반의 공간 광 변조기를 국소 발진기 경로에 적용하여 PPLN 도파관 광학 파라메트릭 증폭기에서 모드 불일치 손실을 최소화하고 12.1 dB 의 압축 광을 생성하는 데 성공했습니다.
이 논문은 순방향 및 역방향 게이트 융합 기법을 통해 양자 머신러닝 고전 시뮬레이션의 메모리 접근을 최소화하고 처리량을 20 배 이상 향상시켜, 소비자 GPU 환경에서도 대규모 양자 모델 훈련을 가능하게 하는 효율적인 방법을 제안합니다.
이 논문은 큐비트 수를 소폭 증가시키는 대신 회로 실행 횟수를 줄이는 병합 진폭 인코딩 기법을 체비쇼프 양자 콜모고로프-아르논 네트워크 (CCQKAN) 에 적용하여, 수치 실험을 통해 이 방법이 학습 가능성을 유지함을 입증했습니다.
이 논문은 적분 가능한 경우와 달리 비적분 가능한 양자 배터리 시스템에서 양자 상전이가 충전 전력을 현저히 향상시킬 수 있음을 규명하여, 다중 큐비트 양자 배터리 설계에 중요한 통찰을 제공합니다.
이 논문은 병렬 양자 임베딩 신경망 (ParaQuanNet) 과 상호 무편향 측정을 통해 다양한 양자 생성 회로를 99.5% 의 정확도로 식별하고 노이즈에 강인한 양자 머신 인텔리전스 프레임워크를 제안합니다.
이 논문은 ns-3 기반의 모듈형 양자 네트워크 시뮬레이터 Q2NS 를 제안하며, 고전 및 양자 통신의 통합 시뮬레이션과 다양한 양자 상태 표현을 지원하는 확장 가능한 아키텍처를 통해 기존 시뮬레이터 대비 우수한 계산 효율성과 유연성을 입증합니다.
이 논문은 선형 양자 채널에서 가우시안 변조 GG02 프로토콜의 실용적 구현 어려움을 극복하기 위해 이산 변조에 확률적 진폭 성형 (PAS) 을 적용한 CV-QKD 프로토콜을 제안하고, 이를 통해 GG02 에 근접하는 높은 보안 키율과 전송 거리를 달성할 수 있음을 입증합니다.
이 논문은 고체 양자 시뮬레이터의 실험적 수송 데이터로부터 유효 해밀토니안을 식별하기 위해 물리 법칙을 모델 구조에 내장한 비지도 학습 오토인코더 프레임워크를 제안하고, 양자 점 사슬 시스템을 통해 견고한 일반화 능력과 잡음 내성을 입증했습니다.
이 논문은 기존 양자 키 분배 하드웨어를 활용하여 양자 은밀 전송과 양자 토큰 프로토콜을 구현하고, 시뮬레이션과 실장 장비를 결합한 풀스택 방법론을 통해 다목적 양자 통신 네트워크로의 전환 가능성을 입증했다.