A Transferable Machine Learning Approach to Predict Optimized Orbitals for Electronic Structure Problems
本文提出了一种可迁移的图神经网络框架,该框架能够直接从分子几何结构预测优化的分子轨道系数,通过显著降低经典预处理开销并改善更大规模氢体系的收敛性,实现了无需重新训练即可可扩展地加速变分量子本征求解器工作流程。
6146 篇论文
量子物理探索着物质与能量在微观尺度上最奇妙的行为,从神秘的叠加态到跨越空间的纠缠现象,这一领域正不断重塑我们对现实世界的理解。Gist.Science 致力于让深奥的 arXiv 预印本变得触手可及,我们追踪该分类下发布的每一份最新预印本,并为其提供两种解读视角:既包含通俗易懂的科普解读,也涵盖保留核心细节的技术摘要。
无论您是希望快速掌握前沿动态的科研工作者,还是对宇宙奥秘充满好奇的普通读者,这里都能为您提供清晰的研究概览。我们梳理了 arXiv 上量子物理板块的最新成果,确保您能第一时间读懂科学界的最新突破。下方列出了该领域刚刚发布的最新论文及其摘要。
本文提出了一种可迁移的图神经网络框架,该框架能够直接从分子几何结构预测优化的分子轨道系数,通过显著降低经典预处理开销并改善更大规模氢体系的收敛性,实现了无需重新训练即可可扩展地加速变分量子本征求解器工作流程。
本文分析了在各种量子纠错码中编码逻辑量子比特所需的能量资源,揭示了一种普遍权衡:所需能量随目标编码精度呈指数级增长,并关键性地依赖于该码的具体物理实现。
本文提出了一种微扰理论,用于量化铁电光子器件中由界面粗糙度和畴无序引起的弹性光子散射损耗,揭示当畴尺寸与光波长匹配时衰减达到最大,并表明亚微米或单畴波导是降低通信波长损耗的最优策略。
本文提出了一种可调谐的合成维度平台,该平台利用与超导 LC 电路耦合的朗道量子化二维电子系统来实现具有可控马约拉纳零模的 Kitaev 链,从而通过成熟的电路 QED 技术为非局域读取和拓扑量子计算提供了一条稳健的途径。
本文证明,通过施加特定的幺正符号以构建手性量子行走,可以在完全图和汉明图等图上实现概率均匀混合与平均均匀混合,从而违反 Godsil 的“不可行”定理,该定理此前将此类混合限制为标准(非手性)设定下仅适用于。
本文介绍了 SpinTune,这是一种基于强化学习的软件,能够自主生成自适应动力学解耦序列,与标准方法相比,显著提升了量子传感器在噪声环境中的相干性和可靠性。
本文揭示了混沌多体动力学中的一种层级纠缠结构,其中在经历局域量子淬火后,整个态展现出随Rényi指数调控的相变:当时遵循面积律标度,而当时遵循体积律标度,与此同时,线性响应由一个低维度的施密特分量主导,该分量自身也经历从面积律到体积律的相变。
本文实验演示了一种实用且可扩展的方法,用于在全连接四用户时间仓量子网络中进行与测量设备无关的纠缠验证与量化,成功在无需主动稳定或辅助资源的情况下,通过 20 公里光纤信道分发高保真度纠缠。
本文提出了一种归纳方法,通过将双位玻色 - 哈伯德二聚体的跃迁哈密顿量映射为自旋投影算符来求解该系统,从而揭示出在该哈密顿量平方作用下的系统动力学会产生薛定谔猫态。
本文通过在囚禁离子系统中利用红边带脉冲的符号自由度以实现脉冲抵消,提出了多控制门的高效、无需辅助量子比特的脉冲级实现方案,从而缩短门操作时间、提高保真度,并将线性幺正组合(LCU)方法的复杂度从优化至。