Scalable On-Hardware Training of Quantum Neural Networks and Application to Clinical Data Imputation
本文介绍了一种用于量子神经网络的可扩展训练框架,该框架通过协同设计的架构和并行化的参数移位规则,将梯度估计成本从二次复杂度降低至对数复杂度,并成功在 16 量子比特的 IonQ 硬件上展示了针对临床数据填补和患者生存预测的高性能实际训练。
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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。
本文介绍了一种用于量子神经网络的可扩展训练框架,该框架通过协同设计的架构和并行化的参数移位规则,将梯度估计成本从二次复杂度降低至对数复杂度,并成功在 16 量子比特的 IonQ 硬件上展示了针对临床数据填补和患者生存预测的高性能实际训练。
本文研究了两个拷贝的四乘四维维尔纳态(Werner states)在可蒸馏性猜想下的饱和条件,证明了该猜想不等式中的等号成立必然要求矩阵 和 具有二乘二的分块对角结构,从而统一了先前已知的各种局部结果,并为这一结构性要求提供了数值与解析层面的证据。
本文将拟议的桌面级引力量子特性测试重新构想为“量子引力模仿游戏”,论证了机械振荡器之间的引力相互作用如何能够促进量子态隐形传态,从而实现对引力的基本经验探测。
本文提出了一种综合且计算高效的框架,利用半正定规划以及与联合可测性的联系,来认证受隐性经典控制影响的设备的量子相干性,从而实现对高维态的分析以及对保持相干性信道的表征。
本文提出了一种精确可解的五参数费米子三位点斯旺森型模型,该模型阐明了向三阶异常点(EP3)的幺正演化过程,明确表征了其简并性及其幺正可达邻域,并将真实的奇异点与附近的避免能级交叉的伪交叉点进行了区分。
本文为实验人员提供了一份关于表征和优化可调谐跨子(transmon)比特完整工作流的全面且实用的教程,涵盖了从低温设置、磁通甜点(flux sweet-spot)识别到脉冲校准,以及在商用五比特处理器上进行比特间耦合表征的所有内容。
本文表明,利用参数泵在约瑟夫森电路与稀土自旋系综之间诱导动态控制的强耦合,能够实现高效、按需的量子态转移,为开发相干时间远超单纯超导电路的混合量子存储器铺平了道路。
本文推导了在利用受信任的双比特纯态源和不受信任的双比特检测器进行半设备无关量子随机性生成时,经认证的渐近香农速率的闭式表达式,证明了将确定性极值点纳入正算符值测度(POVM)优化过程可以得出正确的下界,并将这一结果应用于分析挤压效应对挤压相干双相键移键控(BPSK)源的影响。
本文介绍了量子擦除成像(QEI),这是一种实用的协议,它利用纠缠光子对上的延迟选择擦除,通过回顾性排序从单次运行的时间标记符合计数中同时重建互补的吸收和相位敏感模态,从而在单次运行采集、完美共注册以及远程模式选择方面具有优势。
本文引入了一种利用马约拉纳费米子将逻辑信息存储在成对宇称中的平面泡利稳定器码框架,从而实现了能够实现比晶格手术更低空间开销和更低错误率的容错编织逻辑门。