Semidefinite Programming for Quantum Channel Learning
本文证明了半正定规划(SDP)为从经典数据中重构量子信道和投影算符提供了一种高效的凸优化框架,且通常能得到其克劳斯秩显著低于理论最大值的解。
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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。
本文证明了半正定规划(SDP)为从经典数据中重构量子信道和投影算符提供了一种高效的凸优化框架,且通常能得到其克劳斯秩显著低于理论最大值的解。
本文展示了首个灰盒机器学习框架的实验演示,该框架将基于物理的模型与数据驱动的修正相结合,显著提升了用于静态磁场估计的贝叶斯量子传感的准确性与效率,其性能优于纯解析方法和全数据驱动方法。
该论文提出了一种利用交换测试(swap tests)和参数化量子电路的混合量子-经典注意力模型,旨在高效且稳健地识别多体系统中量子相变,并具有高准确率和极少的训练数据需求。
本文建立了一个将平方和(SOS)层级与变分二体约化密度矩阵(v2RDM)理论相联系的统一框架,旨在构建能够强制执行对称性约束、提供基态能量严格下界并提高电子结构问题量子模拟算法效率的近无挫折哈密顿量表示。
本文介绍了酉变分量子-神经混合特征值求解器(U-VQNHE),这是一个将变分量子电路与保范神经后处理相结合的严谨框架,旨在通过在保持物理一致性和多项式资源缩放的同时,实现改进的基态估计精度与稳定性。
本文介绍了方差感知排序插入(VarSI),这是一类基于协方差信息的启发式算法,通过优化非重叠泡利分组,显著降低了用于量子能量估计的基于量子比特的重叠方法的测量成本,与标准初始化相比,实现了高达 70% 的降幅。
本文介绍了一种在 d-正则图上使用独立哈尔随机硬币算子的离散量子随机游走,证明了虽然平均动力学会诱导类似于经典随机游走的硬币子空间去极化,但在顶点子空间中的特定测量仍能无限期地保留关于初始量子态的信息,从而为理解强相互作用二部量子系统提供见解,尽管这导致其在搜索算法方面的效用丧失。
本文通过三种不同的数值方法——时变传播法、多通道构型相互作用法和复标度法——对分子氢的单光子电离截面进行了全面的理论研究,这些方法展示了极佳的一致性,同时也强调了在高光子能量下需要更精确实验数据的必要性。
本文证明,通过利用广义傅里叶变换将环分解为小的矩阵块,群环中的单位求逆问题(包括此前被认为安全的基于二面群的群环)可以在经典和量子多项式时间内被高效解决,从而使此类方案的安全性失效,并迫使加密学采取一种新的结构化方法。
本文提出了一种非递归方法,用于计算平直时空中存在电磁场时克莱因-戈尔登算符的二阶以内非对角小时间热核展开系数的闭合形式表达式,该方法扩展了以往仅针对对角项的方法,并通过平面波和恒定场情形验证了其准确性。