A Modular Quantum Network Architecture for Integrating Network Scheduling with Local Program Execution
本文提出了一种模块化、硬件无关的架构,该架构将网络调度与本地程序执行相结合,以实现量子应用中的端到端纠缠生成,并通过一个强调鲁棒准入控制必要性的 6 节点概念验证模拟进行了验证。
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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。
本文提出了一种模块化、硬件无关的架构,该架构将网络调度与本地程序执行相结合,以实现量子应用中的端到端纠缠生成,并通过一个强调鲁棒准入控制必要性的 6 节点概念验证模拟进行了验证。
本文通过证明高效的学习算法能够获取以最优能量代价擦除未知量子状态所需的知识,从而在量子学习理论与热力学之间建立了具体的联系,将热力学效率与状态复杂度相联系,并揭示了在密码学假设下的基本计算极限。
本文介绍了一种部署在无人机和车辆上的模块化移动量子密钥分发系统,该系统通过利用先进的物理模型来解决动态环境中的非理想行为,实现了 1.6–20 kbps 的安全密钥率。
本文证明了通过一个具有多个独立源的量子网络框架,任何量子幺正门都可以进行设备无关的自测试,为在不依赖内部结构假设的情况下验证量子操作提供了一种基本方法。
本文证明了利用卷积神经网络进行监督学习可以从局部态密度的空间图谱中精确重建单粒子哈密顿量,这为扫描隧道显微镜领域提供了一种具有潜在应用价值的稳健方法。
本文提出了一种基于机器学习的框架,该框架利用梯度提升回归器来自动调节量子退火机上最小二分问题的惩罚参数,以预测有效的惩罚区间,并证明了其在生成具有更低切割值的平衡划分方面,其性能优于像 Metis 这样的经典启发式算法。
这项研究表明,三角形量子磁体 CeMgAlO 展示出由自旋-轨道纠缠的克拉默双重态与受挫反极性液体之间的双二次耦合所驱动的可调控磁电响应,使其成为探索受挫系统中量子磁电效应的原型。
本文表明,在探测态制备过程中调节非对易高斯测量中的可调不确定性参数,可以通过产生并利用量子相干性来增强估计高斯信道参数的量子费舍尔信息量,该方案已被证明对于衰减信道和放大信道是有效且在实验上可行的。
本文引入并验证了一种在时间反演不变材料中产生类霍尔横向电荷输运的新型机制,该机制完全由倾斜势界面处的几何折射效应驱动。
本文提出了一种改进的格罗弗搜索算法,该算法通过将解状态与一个工程化的辅助算子库(ancilla reservoir)耦合,以取代标准的振荡动力学并实现指数级收敛,从而在保留算法二次量子加速的同时,解决了未知解数量导致的“舒芙蕾问题”。