How Hard Is Quantum Advantage? A Cloud Microphysics Stress Test for Variational Quantum Models
本文表明,尽管混合量子神经网络通过广泛的超参数优化和增强的表达能力,能够有效地在复杂的云微物理数据上进行训练,但目前其表现仍逊于简单的经典神经网络,这凸显了为了实现实际的量子优势,仍需进行进一步改进。
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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。
本文表明,尽管混合量子神经网络通过广泛的超参数优化和增强的表达能力,能够有效地在复杂的云微物理数据上进行训练,但目前其表现仍逊于简单的经典神经网络,这凸显了为了实现实际的量子优势,仍需进行进一步改进。
本文提出并分析了一种利用孪生相关光学物理不可克隆函数(PUF)生成密钥的噪声限制信息论协议,展示了如何在克服制造差异性和环境噪声的同时实现安全密钥协商,并为集成到量子密钥分发网络中提供了潜力。
本文建立了一个统一的图表框架来表征正交与辛随机矩阵的布朗系综,通过计算多项式平均值并为 扇区构建不变插值,以推进对量子混沌、输运及信息扰动过程的理解。
本文引入了一种新的框架,将二维长程量子系统变分蒙特卡洛模拟的计算成本从 降低至 ,从而能够为大规模里德堡阵列实验提供精确的经典基准测试,并解决了以往张量网络态演化中的局限性。
本文通过引入一个源自莫尔斯理论(Morse theory)的对称保护动力学拓扑指数,建立了一个非厄米量子临界性的统一框架,该指数将谱拓扑与涌现的虚费米面以及非平衡稳态中的对数纠缠标度等普适多体现象联系起来。
本文建立了一个正式框架,证明了噪声量子硬件本质上会在经典输出中泄露后端特定的指纹,从而在路由匿名性与效用之间产生了一种随电路深度呈指数级衰减的根本权衡,这一结论已通过理论分析以及在 Amazon Braket 上的实验得到了验证。
本文提出了一种利用相位控制场在噪声、耗散环境中诱导激发路径间干涉的方法,从而实现室温下能量传输的相干控制,进而实现在非平衡稳态下对能量通量的调制。
本文提出了一种利用带有板载平均功能和模拟滤波器的数字示波器进行优化的框架,旨在高效获取高质量的氮空位(NV)色心系综脉冲光检测磁共振(ODMR)数据,并展示了在未来仪器设计中对改善信号可视化、抑制噪声及减少混叠方面的作用。
本文证明了对于两个随机选择的 维可观测量,允许正 Kirkwood-Dirac 表示的经典态集合是一个维度为 的极小多胞体,这意味着几乎没有任何实验配置能够支持此类经典描述,并凸显了大多数量子系统固有的非经典性。
本文通过引入“teraquop 体积”指标,优化了针对具有噪声读取硬件的动态凝聚颜色码的测量调度,证明了策略性地重复测量在测量偏置噪声下能提升性能,并强调了通过信念匹配进行相关误差解码的关键作用。