Graph-Conditioned Meta-Optimizer for QAOA Parameter Generation on Multiple Problem Classes
本文提出了一种问题感知、图条件化的元优化器,该优化器能够学习生成跨多种组合优化问题类别的 QAOA 参数轨迹,在无需真实角度标签的情况下,相较于标准初始化方法展现出更优的性能与可迁移性。
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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。
本文提出了一种问题感知、图条件化的元优化器,该优化器能够学习生成跨多种组合优化问题类别的 QAOA 参数轨迹,在无需真实角度标签的情况下,相较于标准初始化方法展现出更优的性能与可迁移性。
本文表明,在离散时间晶体探针中引入非线性相互作用,通过提高量子费雪信息的系统尺寸标度,显著增强了量子传感精度,同时也揭示了更强的非线性会缩小稳定性窗口,而脉冲不完美性却出人意料地能够提升信息编码能力。
本文提出并实验验证了一种利用同步旋转半波片消除 K 镜波前旋转器中偏振变化的方法,从而实现对任意基底角和输入态的旋转角无关的偏振保持。
本文提出了一种混合量子 - 经典遗传算法,该算法利用量子电路高效地评估 Gowers 范数作为构造弯曲布尔函数的适应度函数,通过将每次查询的计算成本从指数级 降低至多项式级 ,展示了相较于经典方法的显著复杂度优势。
本文提出了一种基于 NISQ 硬件利用西蒙算法对埃文 - 曼斯密码进行概念验证的量子密码分析,在 ibm_miami 处理器上成功恢复了 3 位和 4 位构造的密钥,同时指出了当前电路优化工具在处理更大密钥长度时存在的内存瓶颈。
本文提出并分析了受量子退火启发的算法,即近似量子退火(AQA)和演化哈密顿量量子优化(EHQO),并通过数值模拟证明,它们为在含噪声中等规模量子(NISQ)设备上增强变分量子优化提供了资源高效的策略和有效的热启动能力。
本文证明,自研(autoresearch)作为一种由人工智能驱动的编码代理策略,能够通过可执行的基于能量的评分机制,将简单的基线方案演化为复杂且高性能的算法,从而自动优化诸如变分量子本征求解器(VQE)、密度矩阵重整化群(DMRG)和辅助场量子蒙特卡洛(AFQMC)等基态制备协议的超参数。
本文提出了一种框架,通过在局部输入区域将泰勒多项式近似与经验风险最小化相结合,构建经过训练的量子机器学习模型的快速且可证明准确的传统张量列车代理模型,从而在显式控制近似误差与泛化误差的同时实现高效推理。
本文证明,带有重置通道的无测量随机量子电路在比特()情形下会经历连续的二级纠缠相变,这一行为显著偏离了在-极限下推导出的经典统计预测。
本文提出了一种改进的桶式旅队量子随机存取存储器架构,通过在内存中预计算旋转角度和相位,实现了复数量子态的高效、多对数时间制备,从而在保持查询复杂度的同时,消除了对量子处理单元进行可逆算术运算的需求。