Исследователи представили новый подход к решению классической задачи оптимизации, используя вариационные квантовые алгоритмы и демонстрируя перспективные результаты для сетей до двенадцати городов.
Новое исследование предлагает комплексный подход к планированию распределения квантовой запутанности в спутниковых сетях, учитывающий как технические ограничения, так и вопросы справедливости доступа.
Исследователи показали, как использовать обычные кубиты для эмуляции преимуществ кудитов в решении алгоритма Саймона, открывая путь к повышению эффективности квантовых вычислений.
Новые протоколы обратной связи позволяют значительно повысить точность и стабильность работы квантовых процессоров.
Ученые создали стабильную систему на 100 спинов, использующую фемтосекундные лазерные импульсы, для эффективного решения задач оптимизации.
![Протокол, основанный на наборах правил, обеспечивает прозрачную интеграцию прикладного и транспортного уровней, что было продемонстрировано в работе с использованием крупномасштабного симулятора квантовых сетей QuISP [satoh2022quisp], служащего виртуальным представлением квантового интернета.](https://arxiv.org/html/2512.07475v1/x4.png)
В статье представлена методика создания единой системы взаимодействия приложений с нижними уровнями квантовой сети, обеспечивающая сквозную связь от программного обеспечения до физической реализации.
Новый подход к моделированию сложных квантовых схем на стандартных суперкомпьютерах ставит под сомнение устоявшиеся представления о границах квантового превосходства.
Новое исследование предлагает гибридный квантовый алгоритм, позволяющий оптимизировать соотношение между глубиной квантовой цепи и объемом необходимого сэмплирования.
В статье представлен обзор последних достижений в области квантовых методов внутренних точек и предложен фреймворк, демонстрирующий оптимальную масштабируемость для решения задач линейной оптимизации.
Ученые впервые продемонстрировали успешное обучение глубоких нейронных сетей с использованием аналоговых вычислений в памяти, открывая путь к более быстрым и энергоэффективным системам искусственного интеллекта.