Scalable Postselection of Quantum Resources
该论文提出了一种基于解码器软信息对码距规模子电路进行可扩展后选择的新方法,通过引入“部分间隙”指标来优化资源态,从而在实现逻辑门时将量子计算开销降低了 4 倍。
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该论文提出了一种基于解码器软信息对码距规模子电路进行可扩展后选择的新方法,通过引入“部分间隙”指标来优化资源态,从而在实现逻辑门时将量子计算开销降低了 4 倍。
该论文利用瓦卡雷洛夫的格逻辑理论引入并完善了包含四种否定算子的阿克丘林代数逻辑体系,将其应用于量子力学的谱层丛框架,证明了该结构构成双拟直觉主义与双直觉主义逻辑乘积的模型,并揭示了正交补如何决定层丛上的两种否定算子以及谱层丛无法作为相关逻辑模型的无解定理。
该论文证明了在一维有限系统中,任何近似量子细胞自动机均可被“取整”为具有相同局部作用的严格量子细胞自动机,从而表明其分类与精确情形一致,并基于 Kitaev 关于近似 -代数的刚性定理,通过构建稳定的子代数交集来克服有限系统的全局方法局限。
该论文提出了一种直观的耦合层构造框架,通过堆叠一种量子码并根据另一种码的校验模式凝聚激发态,揭示了张量积码和平衡积码的物理组装机制,从而统一了从经典到量子、从拓扑到非拓扑各类乘积码的构建原理。
本文提出了一种基于两体子系统交换算符的连续时间耗散马尔可夫动力学,该动力学在满足局域性约束的同时,能将量子网络渐近驱动至子系统置换群不变态,并展示了其在生成全局纯态和估计网络规模方面的应用潜力。
该论文证明了“金发姑娘”量子元胞自动机(Goldilocks QCA)的一个子类可通过映射到自由费米子或可积六顶点模型而实现经典可模拟,并计算了其局部守恒量以用于量子硬件测试,同时指出典型子类虽表现出非可积性但仍保留可用于误差缓解的守恒量。
该论文提出了一种基于纳米金刚石的平台型干涉仪可行性方案,旨在通过利用介观尺度物体的量子叠加态及易控的短程电磁场,克服传统自由落体方案的极端技术限制,从而为验证引力的量子本质提供更便捷、低成本的实验途径。
本文研究了在 NISQ 时代下,针对电路切割或量子态隐形传态等分布式执行方式的对抗性扰动,揭示了此类扰动与在量子分类器中间层实施对抗门之间的内在联系,并从理论和实验角度分析了分区量子分类器的对抗鲁棒性。
该研究通过引入缀饰态图像,揭示了线性偏振射频场下里德堡原子角动量阶梯在电磁诱导透明光谱中呈现的截然不同的特征指纹(如中心峰的有无),从而为量子计量级电场测量提供了新见解,并对现有的 SI 溯源里德堡原子电场计的解释提出了质疑。
该论文提出了一种理论无关的语境相容性概念及其量化方法,并通过量子光学实验证实了量子系统对该概念存在显著违背,从而将语境不相容性推广至通用概率理论框架并深化了对非局域关联的理解。
该论文提出了一种基于光子位置 - 动量纠缠的高维量子密钥分发协议,通过实验实现了 90 至 361 个空间模式下的有效信息传输,并理论预测利用更亮光源和下一代单光子相机可将编码维度扩展至 4400 模式,从而实现超过 700 Mb/s 的密钥生成速率。
该论文提出了“分支希尔伯特子空间诠释”(BHSI),作为一种无需波函数坍缩或多世界假设的量子测量新视角,主张通过局部希尔伯特空间的幺正分支与环境纠缠来解释测量过程,并探讨了其在双缝实验、贝尔测试及黑洞辐射等场景中的含义,同时建议利用现代斯特恩 - 格拉赫干涉仪实验来验证分支权重与退相干/再相干过程。
该研究通过在一维量子奥托循环中消耗量子相干性,证明了含噪马尔可夫单量子比特热机可突破经典效率极限,并揭示了振幅阻尼与相位阻尼在部分热化条件下对功提取和效率的不同影响,同时利用量子电路模拟验证了这些现象并建立了电路热力学成本与信息处理能耗之间的直接联系。
本文提出了一种名为迭代量子特征映射(IQFMs)的混合量子 - 经典框架,该框架通过迭代连接浅层量子特征映射与经典计算的增强权重,结合对比学习和逐层训练机制,有效克服了深层量子电路的噪声与资源瓶颈,并在无需优化变分参数的情况下实现了优于量子卷积神经网络且媲美经典神经网络的分类性能。
该论文提出了一种通用的有效哈密顿量工程框架,通过最小化高阶项并增强对系统误差的鲁棒性,实现了量子模拟、传感和计算中精确且高效的量子控制策略。
该论文提出了一种基于受挫 Kitaev 三自旋系统的阈值量子传感方案,该方案在绝热近似下对低于阈值的零均值信号无响应,而高于阈值时能实现全向信号探测,且在纠缠多传感器配置下可达到海森堡极限灵敏度。
该论文利用累积概率分布和滤波互信息作为诊断工具,分析了 Aquila 里德堡原子平台在模拟梯形规范场模型时的性能,发现尽管读出误差可被有效缓解,但状态制备的不完美仍是限制硬件模拟精度的主要因素。
该研究在硅基 MOS 器件中实现了平均保真度达 99.8% 的高保真度自旋传递,并揭示了残余误差对隧穿耦合与塞曼分裂比值的敏感性,为未来量子架构中的自旋传递系统优化提供了关键见解。
该研究通过傅里叶域分析表明,在引力诱导纠缠探测中引入压缩光输入可显著降低机械条件态的光学噪声,将信噪比达到 1 所需的总测量时间从 $10^{6.8}10^6$ 秒,从而有效提升了引力诱导纠缠的可探测性。
该论文表明,利用深度神经网络集成方法不仅能实现量子参数估计,还能有效量化估计不确定性并检测数据漂移,同时兼具比传统贝叶斯推断更快的推理速度,为实验场景下的实时参数估计提供了极具潜力的解决方案。