Квантовые нейросети учатся говорить: новый подход к генерации текста

Гибридные квантово-языковые модели преобразуют входные токены в квантовые состояния, обрабатывают их с помощью квантовых рекуррентных или свёрточных сетей, а затем отображают в прогнозы посредством классической проекционной головы, при этом обучение осуществляется сквозным методом с использованием многовыборочного SPSA и градиентных обновлений.

Исследователи продемонстрировали первую сквозную реализацию гибридных квантово-классических рекуррентных и свёрточных нейросетей для генерации языковых моделей на реальном квантовом оборудовании.

Квантовое моделирование фермионов: новый подход к оптимизации

Исследователи предлагают эффективный метод квантового моделирования фермионных систем, основанный на стабилизационном формализме и оптимизированном кодировании кубитов.

Квантовая геопозиция: Навигация без инфраструктуры

Система квантового магнитного зондирования и локализации преобразует локальные магнитные поля в оценки поля $\hat{B}$, которые затем сопоставляются с картой магнитных аномалий, позволяя определить местоположение с высокой точностью.

Новое исследование демонстрирует возможность создания высокоточной системы геолокации, основанной на квантовых магнитометрах с NV-центрами, позволяющей определять местоположение без использования GPS или других внешних источников.

Квантовый алгоритм для точного расчета состояний фермионных систем

Процесс построения подпространств Крылова, основанный на единичном разложении, позволяет извлекать наиболее значимые компоненты пространства, тем самым раскрывая скрытые закономерности в данных и обеспечивая эффективное решение сложных вычислительных задач.

Новый квантовый алгоритм, основанный на разложении на унитарные операторы, позволяет с высокой точностью определять собственные состояния фермионных систем, обходя ограничения традиционных методов.

Преодолевая Барьеры в Квантовых Вычислениях: Стратегии для Вариационного Алгоритма

Предложенный рабочий процесс оценивает стратегии смягчения эффекта

Новое исследование демонстрирует, что сохранение дисперсии градиента в процессе оптимизации является ключевым фактором для эффективного решения задач с использованием вариационного квантового эйнзольвера.

Радары и квантовые алгоритмы: распознавание объектов в море

Основываясь на методологии машинного обучения с использованием ядра, разработанной для четырех кубитов, исходные данные изображения чипа предварительно обрабатываются для масштабирования интенсивности пикселей, затем подвергаются стратифицированной выборке и преобразованию методом главных компонент (PCA) для получения признаков пониженной размерности, которые кодируются с использованием квантового ядра Ry1DSt, а полученная матрица ядра передается классификатору SVC или KRC, параметры которого оптимизируются посредством 10-кратной кросс-валидации, что позволяет предсказывать метки для тестовых выборок на основе обученной модели и вычислять соответствующие показатели производительности.

Новое исследование демонстрирует возможности квантовых методов для классификации объектов, зафиксированных спутниковыми радарами, что может усилить контроль за незаконным рыболовством.

Улучшение точности квантовых сенсоров: новый подход к подавлению шумов

В предложенной схеме, внешние помехи, влияющие на чувствительность датчика магнитного поля, смягчаются посредством разделения измерительных циклов в соответствии с заданной вероятностной функцией, что позволяет обменивать зашумленную квантовую информацию с электронного спина NV-центра на спин ядра $^ {14}N$ для последующей реинициализации, при этом информация о шуме, подлежащем смягчению, поступает исключительно через углы $ \boldsymbol{\delta}, \boldsymbol{\varphi}, \nu $ и $ \mu $, а управление спинами осуществляется посредством CNOT-вентелей и проективных измерений.

Исследователи предлагают инновационный метод снижения влияния декогеренции на сигналы квантовых сенсоров, открывая путь к повышению их чувствительности.