Новое исследование демонстрирует потенциал квантового машинного обучения для повышения точности прогнозирования утечек анастомоза — серьезного послеоперационного осложнения при раке толстой кишки.
Новое исследование демонстрирует возможность перемещения спиновых кубитов через занятые квантовые точки, открывая путь к созданию сложных квантовых схем.
Исследователи разработали систему AlphaCNOT, использующую обучение с подкреплением и планирование на основе модели для значительного уменьшения количества CNOT-гейтов в квантовых схемах.
Исследование показывает, как использовать оптически возбужденные триплетные состояния для создания запутанности между спиновыми кубитами в молекулярных схемах, открывая новые возможности для квантовых вычислений.
![Предложенная квантовая схема для многозадачного обучения внедряет вектор признаков [latex]\mathbf{Z}[/latex] в [latex]QQ[/latex]-кубитный регистр посредством обучаемого этапа подготовки состояния [latex]f_{Q}(\mathbf{Z},\mathbf{\Theta})[/latex], переводя его в квантовое состояние [latex]|\psi\_{\Theta}(\mathbf{Z})\rangle[/latex] - суперпозицию в [latex]2^{Q}[/latex]-мерном комплексном гильбертовом пространстве - после чего регистр разделяется на [latex]T[/latex] непересекающихся подрегистров [latex]\mathcal{Q}\_{t}[/latex], к каждому из которых применяются параметризованные блоки [latex]f\_{\mathcal{Q}\_{t}}[/latex], обеспечивая эффективное многозадачное обучение за счёт общей обучаемой основы и специализированных локальных операций, выдающих [latex]T[/latex] результатов измерений [latex]{\mathbf{\hat{y}\_{t}}}[/latex] при однократном выполнении схемы.](https://arxiv.org/html/2604.13560v1/x1.png)
Новая архитектура позволяет эффективно обучать квантовые модели для решения различных задач, используя значительно меньше параметров, чем классические алгоритмы.
Исследователи систематически изучают возможности гибридных квантово-классических нейросетей для диагностики хронической болезни почек, открывая новые пути в машинном обучении для медицины.
В статье представлен всесторонний обзор метода цифрового волноводного синтеза, прослеживающий его развитие от истоков до современных алгоритмов, использующих машинное обучение.
![Потенциальные поверхности взаимодействия трёх атомов Ридберга демонстрируют доминирование трёхчастичных взаимодействий вблизи антипересечений, особенно при значительном перекрытии (более 90%) с состояниями [latex]|ss\tilde{s}\rangle[/latex], причём близость к резонансу Фёрстера между состояниями [latex]|ss\tilde{s}\rangle[/latex] и [latex]|pp\rangle[/latex] существенно усиливает эти взаимодействия, в то время как состояние [latex]|pp\tilde{s}\rangle[/latex] остаётся вне резонанса.](https://arxiv.org/html/2604.11870v1/x2.png)
Исследование предлагает инновационный подход к реализации и управлению взаимодействием между тремя атомами в упорядоченных решетках, открывая путь к изучению сложных квантовых явлений.
![Хаотическое поведение системы, описываемой уравнением [latex] (3) [/latex] при параметрах [latex] m=1 [/latex], [latex] V=-1 [/latex], [latex] d=2\pi [/latex] и [latex] \omega=0.3 [/latex], демонстрирует чувствительность к начальным условиям, что проявляется в сложном распределении конечных положений частиц после эволюции в течение 20 периодов вынуждающей силы, а добавление члена Stark [latex] F_x [/latex] при [latex] F=0.01 [/latex] лишь усугубляет хаотическое рассеяние.](https://arxiv.org/html/2604.12409v1/x1.png)
В статье представлен обзор современных теоретических подходов к исследованию квантового транспорта в хаотических системах.
В статье исследуется влияние хаотических классических траекторий и резонансов на вероятность квантового туннелирования.