Скрытые Симметрии: От Теории к Квантовым Автоматам
Новое исследование раскрывает связь между неинвертируемыми симметриями в тензорных произведениях гильбертовых пространств и возможностью их реализации с помощью квантовых клеточных автоматов.
Новое исследование раскрывает связь между неинвертируемыми симметриями в тензорных произведениях гильбертовых пространств и возможностью их реализации с помощью квантовых клеточных автоматов.
![Ранжирование функционалов по ошибке, обусловленной плотностью [latex]\Delta E^{D}_{\rm xc}[/latex], демонстрирует тесную взаимосвязь с ранжированием по ошибке плотности (RMSD[n(r)]), при этом коэффициенты корреляции Пирсона, рассчитанные для каждого уровня функционалов, подтверждают эту зависимость на различных системах, за исключением MN12-L в анализе NaCl.](https://arxiv.org/html/2605.14745v1/x2.png)
Новое исследование показывает, что выбор функционала в теории функционала плотности (DFT) не всегда приводит к повышению точности, а ключевым фактором может быть качество представления электронной плотности.
![Бесшумное квантовое ядро, реализованное с использованием 4-кубитной карты признаков ZZ и обученное на [latex]N=150[/latex] образцах при [latex]m=10[/latex] итерациях, демонстрирует перенос выигрыша из RBF-настроек к ядрам, основанным на точности, без каких-либо алгоритмических изменений, что свидетельствует о фундаментальной устойчивости подхода.](https://arxiv.org/html/2605.14672v1/fig_quantum_noiseless.png)
Новый подход позволяет эффективно использовать квантовые вычисления для машинного обучения, даже при небольшом количестве измерений.

Исследование показывает, как квантовая запутанность может улучшить взаимодействие и координацию в системах многоагентного обучения с подкреплением.
![Набор тестов Cobble демонстрирует, что сокращение количества термов [latex]TT[/latex] напрямую влияет на время выполнения, однако значительное уменьшение числа логических элементов может привести к сбоям или превышению часового лимита для отдельных схем.](https://arxiv.org/html/2605.13929v1/x4.png)
Новый алгоритм позволяет значительно упростить квантовые вычисления за счет эффективного удаления избыточных операций.

В этом обзоре рассматриваются последние достижения в области интегрированных сверхпроводящих однофотонных детекторов, открывающих новые возможности для квантовых вычислений и фотоники.
В статье рассматриваются перспективы интегральной фотоники как платформы для создания высокопроизводительных систем искусственного интеллекта, способных к обработке многомерных данных.

Исследователи предлагают инновационную архитектуру, использующую принципы квантовых вычислений для эффективной обработки и запоминания информации в длинных последовательностях данных.
![Параллельная реализация сканирования демонстрирует превосходство по времени выполнения над последовательным рекуррентным подходом при обучении моделей [latex]1D[/latex] LRU для [latex]1D[/latex] TFIM систем размером [latex]N=L[/latex] и [latex]2D[/latex] minGRU с патчами [latex]2\times 2[/latex] для квадратной антиферромагнитной модели Гейзенберга размером [latex]N=L\times L[/latex], что подтверждено сравнением на базе одной GPU H100.](https://arxiv.org/html/2605.13807v1/x1.png)
Исследователи предлагают инновационный метод моделирования квантовых многочастичных систем, основанный на рекуррентных нейронных сетях с параллельным сканированием.

Новое исследование показывает, как квантование влияет на производительность QUBO-солверов, используемых для обнаружения сигналов в системах многопользовательской связи.