Noisy-Syndrome Decoding of Hypergraph Product Codes
本文建立了在噪声伴随式条件下对超图积码进行解码和精确恢复的问题到经典码对应问题的归约,证明了包括西普瑟 - 施皮尔曼码和里德 - 所罗门码在内的一大类码可实现高效解码。
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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。
本文建立了在噪声伴随式条件下对超图积码进行解码和精确恢复的问题到经典码对应问题的归约,证明了包括西普瑟 - 施皮尔曼码和里德 - 所罗门码在内的一大类码可实现高效解码。
本文介绍了 Cobble,这是一种高级编程语言,能够自动将量子计算线性代数中的块编码编译为高效且正确的电路,内置成本分析与优化功能,在各类基准测试中相较于未优化的基线实现了显著加速。
本文提出了一种利用正常导体中重力加速度诱导的电场,在超导相干态上印刻可探测的规范不变相位的桌面实验方案,为验证长期难以捉摸的电磁记忆现象提供了一条潜在途径。
本文提出了一种紧凑的量子相位梯度成像系统,该系统集成了用于产生空间纠缠光子对的铌酸锂超表面和用于相位梯度提取的硅超表面,成功实现了低光条件下透明样品的高相似度成像,从而为量子传感和显微成像开辟了新应用。
本文研究了无监督机器学习中量子优势的约束条件,表明任何相对于经典模型的潜在优势都关键性地取决于具体的输入数据和目标可观测量,而非一种普遍特性。
本文提出了一种实用框架和半定规划优化方法,该方法仅需有限的、非完全层析的测量设置即可实现高效的纠缠验证,并在光子偏振量子比特的原理验证实验中得到了证实。
本文构建了一个无限维-代数版本的Choi-Jamiołkowski同构,利用非交换几何半范数在幺正完全正映射上诱导度量,并证明了这些度量满足稳定性与链式性等关键量子信息性质。
本文提出了一种高效的高阶上位性检测方法,通过将问题构建为利用二次优化退火因子分解机(FMQA)求解的黑盒优化任务,并以基于多因子降维(MDR)的分类错误率作为目标函数,从而以高计算效率成功识别出真实交互作用。
本文提出了一种混合量子 - 经典回归框架,该框架将可学习的几何预条件嵌入与基于课程的学习训练协议相结合,以克服变分量子电路中的可训练性挑战,在展现出优于纯量子基线的性能的同时,也承认了强大经典方法的持续竞争力。
本文反驳了近期一项关于通过路径积分中特定的极限顺序来避免强CP问题的提议,并通过环上精确可解的量子力学模型证明,该程序无法复现正确的物理能谱。