Quantum Bayesian Networks Can Speed up Reinforcement Learning in Partially Observable Environments
本文介绍了量子贝叶斯强化学习(QBRL),这是一种混合量子-经典算法,通过利用量子拒绝采样进行信念更新,在具有稀疏动力学的部分可观测环境规划中实现了亚二次加速,同时证明了此类优势并不延伸至全可观测设置或高入度网络。
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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。
本文介绍了量子贝叶斯强化学习(QBRL),这是一种混合量子-经典算法,通过利用量子拒绝采样进行信念更新,在具有稀疏动力学的部分可观测环境规划中实现了亚二次加速,同时证明了此类优势并不延伸至全可观测设置或高入度网络。
本文提出了一种算法,通过重新定义其稳定子群以包含所有平凡操作,优化了逻辑 Clifford 电路在 Gottesman-Kitaev-Preskill (GKP) 码上的实现,从而与随机游走编译相比,显著延长了量子比特针对丢失误差的寿命。
本研究采用量子力学建模来证明,由蓝光吸收驱动的隐花色素蛋白中自由基对的自旋动力学产生了一个随磁场变化的电偶极矩,而该偶极矩很可能作为鸟类地磁导航的生物信号。
本文展示了在超导量子处理器上对非局部魔性(non-local magic)的首次实验演示,通过两种独立的测量路径验证了其理论定义,通过一个无参数模型表征了主要的噪声源,并将其确立为衡量量子优势的一种新型硬件基准。
该论文介绍了 Q2FMM,这是一种受快速多极子方法启发的量子算法,通过层次化地分组长程相互作用,并利用可逆反计算高效地复用多极子展开,实现了在模拟扩展哈伯德模型时每个 Trotter 步仅需多项式对数级的电路深度。
本文引入了“Choi回声”协议来分析量子多体系统中的单自旋退相干,揭示了由于相干传输,可积系统中的平均局部弛豫可以模拟混沌散射,从而证明了局部退相干并不唯一意味着能谱混沌。
本文研究了超冷玻色气体中 Peregrine 孤子的相关多体量子动力学,揭示了从排斥耦合到吸引耦合的相互作用猝灭如何产生一个表现出显著偏离平均场预测的多轨道流氓波,包括降低的峰值振幅、改变的相干特性以及向 Kuznetsov-Ma 呼吸子的可调控转变。
本文开发了一种全面的复制 Keldysh 场论,以统一描述高效与非高效量子跳跃过程中的测量诱导相变,并通过对不平衡费米子计数进行的解析与数值研究,证明了非高效检测会引入有限的相关长度,从而导致纠缠与子系统熵呈现出截然不同的面积律与体积律标度行为。
本文表明,玻色-爱因斯坦凝聚体中的束缚杂质可以被建模为相对论性的 Unruh-DeWitt 检测器,并提出了一个利用钾-铷混合物从凝聚体远处区域收割真空纠缠的具体实验方案。
本文提出了一个统一的框架,利用远失谐多模 Jaynes-Cummings 相互作用中的色散位移,在陷阱离子系统中实现声子数模 的非破坏性单次测量,并生成纠缠玻色子态。