Квантовые вычисления на службе химии: поиск энергии молекул
![Наблюдается зависимость энергии [latex]H_2O[/latex] от угла φ для точных вычислений и результатов VQE-симуляции с использованием параметризованного слоя [latex]M = 1, 2, 3[/latex] и коэффициента [latex]\eta = 0.8[/latex], при этом менее прозрачные данные указывают на случаи, не сошедшиеся в процессе оптимизации.](https://arxiv.org/html/2512.22572v1/x6.png)
Новый подход, использующий вариационный квантовый алгоритм, позволяет приблизительно рассчитывать энергию молекул, открывая перспективы для квантовой химии.
![Наблюдается зависимость энергии [latex]H_2O[/latex] от угла φ для точных вычислений и результатов VQE-симуляции с использованием параметризованного слоя [latex]M = 1, 2, 3[/latex] и коэффициента [latex]\eta = 0.8[/latex], при этом менее прозрачные данные указывают на случаи, не сошедшиеся в процессе оптимизации.](https://arxiv.org/html/2512.22572v1/x6.png)
Новый подход, использующий вариационный квантовый алгоритм, позволяет приблизительно рассчитывать энергию молекул, открывая перспективы для квантовой химии.
Новый подход к верификации квантовых программ позволяет обеспечить их корректность и надежность с помощью формальных методов.
Quantum Whispers: A 2026 Outlook Ну, вот и 2026 год. Все эти статьи… они как попытка поймать ускользающий квант. Много шума, много обещаний, и в глубине души надежда, что хоть что-то из этого выгорит. Все эти «прорывы», «инвестиции», «партнерства»… Это как смотреть на облака и пытаться предсказать погоду. Но, знаете, в этом и есть красота … Читать далее

Исследователи продемонстрировали, что улучшенная версия квантового алгоритма QAOA, использующая «Гровер-микшер», эффективно решает задачи оптимизации более высокого порядка.
В статье представлен обзор текущего состояния кибербезопасности квантовых компьютеров и обозначены ключевые направления исследований для противодействия возникающим угрозам.

Новое исследование представляет собой всесторонний анализ и моделирование ретрансляторов на основе ионных ловушек и полностью фотонных сетей, определяя их потенциал для построения надежных квантовых коммуникаций.

Исследователи разработали систему, позволяющую точно оценить качество сжатия научных данных без необходимости трудоемких проб и ошибок.

Исследователи представили KG20C и KG20C-QA — специализированные наборы данных, призванные оценить возможности систем искусственного интеллекта в понимании и анализе научной информации.

Исследование предлагает усовершенствованные стратегии декодирования топологических кодов с учётом сохранения заряда, открывая путь к более надёжным квантовым вычислениям.
![Наблюдения показывают, что увеличение скорости обучения приводит к росту среднеквадратичной ошибки [latex]RMSE[/latex], при этом размер пакета данных влияет на это соотношение, а модели QLSTM и QFWP демонстрируют различия в производительности при обработке изображений в оттенках серого.](https://arxiv.org/html/2512.21820v1/fig_pareto_speedup_rmse.png)
Новое исследование сравнивает производительность квантовых моделей QLSTM и QFWP при различных размерах пакетов, выявляя ограничения масштабируемости и компромиссы между скоростью и точностью.