Post-Quantum Cryptography from Quantum Stabilizer Decoding
本文提出将随机量子稳定码解码作为新的后量子密码假设,证明了其平均情况困难性可构建公钥加密和 oblivious 传输等核心原语,并给出了兼具实用效率与严格安全性的构造方案。
10537 篇论文
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。
本文提出将随机量子稳定码解码作为新的后量子密码假设,证明了其平均情况困难性可构建公钥加密和 oblivious 传输等核心原语,并给出了兼具实用效率与严格安全性的构造方案。
本文综述了量子退火、QAOA、量子强化学习及量子生成建模等组合优化算法,结合基准测试与工业应用场景,指出量子退火目前成熟度最高,QAOA 在含噪声中等规模量子(NISQ)设备上潜力显著,而量子强化学习与生成建模则是具有长远工业前景的研究方向。
本文提出了一种针对量子电路噪声模型中低权重错误组合的实证方法,通过识别导致置信传播(BP)解码收敛缓慢的特定错误模式并相应修正解码矩阵,有效降低了逻辑错误率并缩短了解码时间。
本文通过将矩阵乘积态(MPS)形式推广至具有调制对称性的平移不变系统,修正了标准对称性“推过”条件,并据此建立了对应的一维对称保护拓扑(SPT)相分类及 Lieb-Schultz-Mattis(LSM)型约束的统一理论框架。
本文提出了一种利用测量结果自适应调控纠缠门以引入非线性的“测量诱导量子神经网络”(MINN)架构,并通过可精确模拟的匹配门变体在连续优化、图像分类及自旋玻璃基态搜索等任务中验证了其训练有效性与性能。
该论文通过区分数学上的态独立性与操作上的独立性,证明了在操作独立性约束下,任何有限网络或序贯多部分协议中的量子关联均可由实数量子理论复现,从而表明只要未观测到对标准量子理论的违背,基于实数的量子理论在实验上就无法被证伪。
该研究提出了一种结合机器学习、经典分子动力学与绝热量子计算的混合方法,利用 D-Wave 量子计算机高效生成无偏且非相关的构象转变轨迹,从而克服了传统模拟在采样稀有生物分子构象转变时面临的计算资源瓶颈。
该研究提出了一种结合机器学习与量子退火(如 D-WAVE 计算机)的混合算法,通过先利用机器学习探索构象空间并构建反应网络,再借助量子叠加态生成完全无关联的过渡路径,成功模拟了毫秒级时间尺度的蛋白质构象转变,其结果与专用超级计算机相当,展示了生物分子模拟在推动量子技术应用与验证方面的潜力。
该研究通过数值模拟发现,在开放系统中,虽然强耦合下高激发数的 Dicke 态能实现海森堡极限,但在弱耦合或损耗主导的 regimes 中,可分离的 X 极化态反而在参数估计精度上表现最佳,甚至同样能达到海森堡极限。
该研究通过详细推导二次耦合下的林德布拉德方程,发现当 Unruh-DeWitt 量子电池在具有正交速度分量的加速运动中通过二次标量场耦合时,其退相干效应显著减弱,从而相比传统的线性耦合大幅提升了电池的容量、效率及稳定性。