Simulating Non-Markovian Open Quantum Dynamics with Neural Quantum States

该论文提出了一种将环境记忆编码为耗散子(dissipatons)的神经量子态框架(NQS-DQME),通过构建耗散子嵌入量子主方程,在保持与精确层级运动方程相当精度的同时,显著提升了模拟非马尔可夫开放量子系统多体关联与记忆效应的可扩展性与可解释性。

Long Cao, Liwei Ge, Daochi Zhang, Xiang Li, Yao Wang, Rui-Xue Xu, YiJing Yan, Xiao Zheng2026-03-10⚛️ quant-ph

Superconducting qubits in the millions: the potential and limitations of modularity

本文提出了一种基于超导量子比特的模块化容错量子计算机架构模型及资源评估工具,旨在量化解决实际问题所需的物理量子比特规模、功耗及执行时间,并深入分析分布式计算带来的成本与架构瓶颈。

S. N. Saadatmand, Tyler L. Wilson, Mark J. Hodson, Mark Field, Simon J. Devitt, Madhav Krishnan Vijayan, Alan Robertson, Thinh P. Le, Jannis Ruh, Alexandru Paler, Arshpreet Singh Maan, Ioana Moflic, Athena Caesura, Josh Y. Mutus2026-03-10⚛️ quant-ph

Resource-efficient quantum algorithm for linear systems of equations

该论文提出了一种名为“阴影量子线性求解器(SQLS)”的新型混合量子算法,它通过结合变分量子算法与经典阴影框架,在无需大型受控幺正操作且仅需对数级量子比特资源的情况下,高效求解线性方程组,并成功将其应用于二维网格上的离散化拉普拉斯方程求解。

Francesco Ghisoni, Francesco Scala, Daniele Bajoni, Dario Gerace2026-03-10⚛️ quant-ph

From Krylov Complexity to Observability: Capturing Phase Space Dimension with Applications in Quantum Reservoir Computing

该论文提出将时间演化算符构建的 Krylov 空间复杂度作为量子系统有效相空间维度的度量(Krylov 可观测性),并验证了其在量子储层计算中不仅能以远高于数据驱动方法的效率准确反映信息处理能力,还揭示了量子储层数据本质上被映射到了 Krylov 空间。

Saud Čindrak, Kathy Lüdge, Lina Jaurigue2026-03-10⚛️ quant-ph