2021 篇论文
本文提出了一种结合容错量子计算机与经典计算的混合计算方案，利用量子主导轨道选择（QDOS）从量子态中提取紧凑活性空间，并通过子空间动态相关（SDC）方法校正总能量，从而实现对复杂分子体系的高效精确计算。
本文研究了李群上薛定谔方程的非交换积分方法与广义相干态之间的关系，证明了当对应的-表示为实表示时，非交换积分方法获得的解属于广义相干态类。
该论文通过引入三个描述光致电离偶极子几何性质的赝矢量，揭示了手性分子单光子电离中自旋和对映体敏感观测量的几何机制，将 Cherepkov 预测的十个独立参数简化为这些矢量的矩，从而提供了直观且通用的理论框架。
该研究利用机器学习控制的空间光调制器优化本振光模式匹配，将模式失配损耗降至约 0.4%，从而在波导光参量放大器中实现了 12.1 ± 0.2 dB 的压缩光产生。
本文提出了一种通过融合前向和后向路径中的量子门来加速量子机器学习经典模拟的方法，显著提高了吞吐量并降低了内存消耗，使得在消费级 GPU 上训练大规模量子模型成为可能。
本文提出了一种用于切比雪夫量子 Kolmogorov-Arnold 网络的合并振幅编码技术，通过以少量额外量子比特换取电路执行次数的显著减少，并通过数值实验证实了该方法在理想及噪声模拟条件下均保持了与原始架构相当的可训练性。
该研究通过数值模拟非可积的轴向次近邻伊辛模型量子电池，发现与可积系统不同，量子相变临界性能够显著增强其充电功率。
本文提出了一种并行量子嵌入神经网络（ParaQuanNet），通过引入并行量子嵌入单元（PQEU）和互无偏测量策略，实现了对量子生成电路的高效识别与分类，显著提升了量子机器智能的可扩展性与鲁棒性。
本文介绍了基于 ns-3 构建的模块化可扩展量子网络模拟器 Q2NS，该模拟器通过统一插件接口支持多种量子态表示并实现经典与量子协议的紧密协同仿真，经基准测试验证其在计算效率和灵活性上优于现有工具。
本文提出了一种在线性量子信道下结合概率幅度整形技术的离散调制连续变量量子密钥分发协议，分析并证明其在集体攻击和反向协调框架下能接近高斯调制 GG02 协议的性能，同时克服了高斯调制在实际实现中的困难并保持了无条件安全性。
本文提出了一种基于物理信息的无监督自编码器框架，能够从固态量子模拟器的输运测量数据中直接学习有效哈密顿量，并通过量子点链模拟验证了该方法在噪声环境下的泛化能力与参数推断准确性。
该研究通过在相同的量子密钥分发硬件上实现量子不经意传输和量子令牌协议，提出了一套从理论到实施的方法论，证明了向多用途量子通信网络过渡的可行性。
该研究提出了一种结合里德堡原子传感与 1D ResNet 深度学习的方法，通过构建光谱指纹实现了四种局部放电类型在低信噪比下的高精度识别与早期预警。
本文提出了两种互补的修正方案（势能算符修正与初始波函数修正），显著提升了基于网格的库仑系统量子动力学模拟在经典及量子计算平台上的精度与保真度，有效克服了库仑势奇异性导致的离散化误差。
本文提出了一种基于二次无约束二值优化（QUBO）的迭代框架，通过冻结卷积特征并仅优化全连接层，利用量子退火技术训练 CNN 分类器，在多个图像分类基准上实现了与经典梯度下降方法相当甚至更优的性能。
该研究基于精确分解框架，揭示了非绝热电子 - 核相关性如何通过诱导电子因子的去正交化，在初始无干涉的核密度中动态产生干涉项，从而成为复合系统关联量子运动的直接动力学特征。
本文提出了一种基于图神经网络的 QAOA-Predictor 模型，能够根据问题图结构预测固定参数 QAOA 的成功概率和最小层数，从而在无需昂贵运行时优化的情况下实现高效的组合优化。
该论文利用量子输入输出理论，推导了通过同轴端口接口的超导腔量子比特系统的单光子和双光子传输特性的解析全波解，旨在为量子互连的数值建模提供验证基准。
该研究首次报道了在非手性波导中通过原子热运动与集体衰减速率的相互作用实现了高达 0.89 的可控集体发射方向性，并通过数值模拟揭示了这一运动诱导方向性的物理机制。
本文提出了 QFlowNet 框架，通过结合生成流网络（GFlowNet）与 Transformer 架构，利用稀疏奖励信号实现了快速、多样且高效的酉矩阵合成，在 3 量子比特基准测试中达到了 99.7% 的成功率。