Quantum advantage from soft decoders
本文通过引入 Koetter-Vardy 软解码算法并建立从伴随式解码到陪集采样的通用归约,改进了基于 Reed-Solomon 码的 Optimal Polynomial Interpolation 问题(特别是 实例)的求解效率,从而为基于 Regev 归约的量子优势提供了新的有力证据。
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本文通过引入 Koetter-Vardy 软解码算法并建立从伴随式解码到陪集采样的通用归约,改进了基于 Reed-Solomon 码的 Optimal Polynomial Interpolation 问题(特别是 实例)的求解效率,从而为基于 Regev 归约的量子优势提供了新的有力证据。
本文提出了一种针对无限维希尔伯特空间中林德布拉德主方程的自适应数值模拟方法,通过构建可显式计算的先验误差界,实现了时间步长与希尔伯特空间截断维度的动态联合调整,从而在保证精度的同时显著降低了计算成本。
该论文通过推导弱谐势阱中亮孤子的玻戈留波夫 - 德格内斯频率谱的解析近似,解释了原子亮孤子呼吸模式在非马尔可夫环境下的不对称复苏现象,即振幅逐渐增强后突然骤降的周期性“复活”特征。
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。
该论文提出利用由二维亚波长原子阵列构成的量子超表面,通过控制原子激发至里德堡态来调节其透射与反射状态,从而探测由非微扰边界条件变化引起的真空粒子内容及其导致的微妙频率移动。
该论文基于两个基本操作原理,推导了任意量子系统在量子反馈控制下的单发功形成与提取的紧确界限,这些界限由推广的信息量度表达,并在渐近极限下导出了包含条件亥姆霍兹自由能的广义热力学第二定律,同时为单发条件熵的负值赋予了精确的热力学意义。
本文着手建立图上的多粒子散射理论,并初步展示了如何利用该理论构建具有不同特性的多粒子“ gadgets",以支持通用量子计算。
该研究提出了一种基于自旋准周期系统的统一框架,通过揭示纯相与共存相的判据及临界态的新机制,构建了能精确实现所有七种基本局域化相(包括各类迁移率边)的模型,并给出了详细的实验方案。
该论文提出了一种基于图神经网络(GNN)的框架,通过利用电路的图结构特征及噪声信息,实现了对含噪与无噪条件下量子电路输出期望值的高精度预测,并发现直接比较方案在评估参数化量子电路性能差异方面比间接预测方案显著提升了 36.2% 的准确率。
该研究利用时间分辨红外 - 真空紫外双共振光谱技术,在室温下首次实验观测到 CO-H碰撞中旋转能量转移的量子干涉现象,其结果与高精度量子计算高度吻合,为验证势能面各向异性及模拟温暖天体环境中的 CO 发射提供了重要基准。
本文提出了一种基于准拓扑数()和反绝热驱动的高保真度量子控制框架,通过扩展传统陈数以刻画非闭合路径的几何响应,实现了在开放路径演化中对退相干误差的规范不变抑制,从而在多种量子模型中实现了超过 0.9999 的量子门保真度。
本文提出了一种无需额外开销的层状 KIK 量子误差缓解方法,通过局部噪声放大克服了传统全局放大方案与动态电路及中途测量不兼容的局限,并实现了与量子纠错的协同以有效抑制泄漏和关联噪声等残余误差。
该研究利用多能级 transmon 量子比特探测强驱动下的激发态动力学,量化了电离临界光子数及布居转移,并通过脉冲整形证实了 transmon 电离属于 Landau-Zener 型跃迁,其实验结果与半经典驱动模型高度吻合。
该论文研究了数字 - 模拟量子计算中哈密顿量表征误差对协议稳定性的影响,通过推导目标与实现哈密顿量之间偏差的上界及可观测量期望值的误差界限,并提出了一种类似动态解耦的误差缓解协议,从而为扩展该系统规模提供了理论依据。
该论文利用离散事件量子网络模拟器对 BBM92 协议进行了真实模拟,证明其在匹配实验数据(优于解析理论)和预测尚无实验验证的量子中继场景方面,能够弥补单纯实验或理论模型的不足。
该论文介绍了一种用于超导电子器件的低温宽场氮 - 空位(NV)金刚石磁显微镜,该技术能够实现对磁通捕获的快速、微米级成像,并通过测量铌薄膜及图案化条带中的涡旋排出场,揭示了条带宽度在 10 至 20 微米间的行为转变及其与薄膜缺陷的关联,从而为可扩展超导电子学的磁通抑制策略提供了新见解。
该论文通过解析推导,证明了在一维波导手性耦合耗散非线性腔的系统中,利用耗散辅助可实现单光子层面的理想光学二极管(单向透射率为 1、反向为 0),并阐明了双光子二极管的工作特性及其与系统参数的关系,为非互易量子器件和量子网络提供了潜在应用。
本文研究了稀疏 Sachdev-Ye-Kitaev (SYK) 模型的基态优化问题,证明了当稀疏度参数 时,经典高斯态算法与高效量子算法在寻找近似基态能量方面存在可证明的复杂度分离,从而确立了该模型在稀疏化条件下的量子优势鲁棒性。
该论文通过揭示光场模式间的纠缠如何被提炼为光子物理可观测量(即波函数自由度)之间的真实纠缠,为理解光子与特征场模式纠缠的等价性这一关键问题提供了新的物理见解,并强调了测量语境在区分量子子系统选择与观测轴决策中的重要性,从而为利用不可分场模式中的纠缠光子设计新型量子信息协议奠定了基础。
本文提出了一种名为 sVQNHE 的神经引导变分量子算法,通过解耦振幅与符号的学习并构建混合架构,显著降低了测量成本与优化步数,有效解决了变分量子算法中的符号结构难题,并在多体物理模型及组合优化问题上展现出卓越的精度与效率。