⚛️ high-energy theory
Emergent Carroll symmetry at phase separation in one-dimensional lattice systems
本文确立了一种涌现的卡罗利对称性（Carrollian symmetry）支配着一维晶格系统中相分离的物理过程，证明了卡罗利共形场论（Carroll Conformal Field Theory）为描述标准相对论共形场论技术失效处的密度-密度相关性提供了一个成功的解析与数值框架。
⚛️ Category
quant-ph
9306 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。
⚛️ quantum physics
On-chip Frequency divider in superconducting quantum circuit
本文提出了一种用于超导量子电路的可控片上频率分频器，该分频器利用通过三体和二体相互作用实现的两个原子的同时激发，将高频微波光子转换为低频信号，从而减少大规模量子芯片测量所需的电缆占用。
🔬 mesoscale physics
Observation of period doubling and higher multiplicities in a driven single-spin system
本文通过实验证明了利用金刚石中的氮空位中心在受驱动的单自旋-1/2系统中存在倍周期及更高阶的多重性（最高达 ），并辅以理论分析，将低频调制识别为接近这些周期-倍增态的独特代理指标。
⚛️ quantum physics
Tensor-network variational diagonalization of quantum many-body spectra
本文引入了张量网络变分对角化（TNVD）方法，该方法将完整的多体能谱及其对角化变换共同压缩为高效的张量网络表示，并揭示了光谱的可处理性受限于施密特截断而非仅受限于光谱混沌。
⚛️ quantum physics
Local Equivalences of Graph States
本论文引入了一种广义局部补完规则，该规则完整地刻画了图态的 LU 等价性，从而在 LC 等价与 LU 等价之间建立了一个无限层级，提供了一个拟多项式决策算法，证明了直至 19 个量子比特状态的等价性，并分析了通用图态。
⚛️ quantum physics
Pulsed learning for quantum data re-uploading models
本文提出了一种基于脉冲的数据重上传量子机器学习变体，该变体将可训练参数直接嵌入系统动力学中，并证明了在模拟超导硬件上，与传统的基于门的模型相比，其具有更优越的准确性、泛化能力和噪声韧性。
🔢 mathematics
Nature is stingy: Universality of Scrooge ensembles in quantum many-body systems
本文确立了斯克鲁奇系综（Scrooge ensembles）——即在物理约束下代表纯态最大熵分布的分布——会通过混沌动力学和测量在量子多体系统中普遍出现，且其生成所需的资源随所需近似精度呈高效缩放。
⚛️ quantum physics
Precision limit under weak coupling with an ancillary qubit
本文提出了一种基于测量且利用弱耦合辅助量子比特与优化联合演化的测量型量子计量协议，旨在将自旋系综态转化为高度可区分的叠加态，从而在无需 GHZ 态或压缩哈密顿量的情况下，实现随探测器规模呈二次方缩放的海森堡极限相位灵敏度。
⚛️ quantum physics
Enhanced quantum illumination of a lossy target: A sequential interaction model
本文证明了利用双模压缩态的量子照明顺序交互模型，通过实现更高的信噪比和更低的误差概率，在噪声热环境中探测低反射率、高损耗目标方面，显著优于经典的相干态协议。
⚛️ quantum physics
Comparing and learning figures of merit for quantum circuit compilation
本文提出了一种机器学习框架，该框架通过首先估算所需的编译门，然后考虑硬件噪声，来预测一种新型的加权品质因数（wPST），从而在为量子设备选择高质量电路方面显著优于传统指标。