Квантовая физика

Спики и ускорители: эффективные очереди событий для нейросетей

от

Очередь событий спайков, поддерживающая градиенты, подверглась тщательному тестированию на различных AI-ускорителях с целью выявления оптимальных структур очередей для повышения производительности.

Новое исследование посвящено оптимизации обработки событийных данных в спайковых нейронных сетях для повышения производительности на современных AI-ускорителях.

Квантовая симуляция хаоса: новый подход к изучению критических явлений

от

Квантово-фазовый переход в возбужденном состоянии демонстрирует критическую энергию $E_c(h)$, определяемую высотой энергетического барьера на классической поверхности, при которой собственные энергии четной и нечетной паритетности, измеренные с использованием схемы, адаптированной для соблюдения адиабатического приближения, соответствуют теоретическим предсказаниям для $j=8$ и стремятся к результатам, полученным для $j \rightarrow \infty$, подтверждая связь между квантовым поведением и классическим энергетическим ландшафтом.

Исследователи продемонстрировали аналоговую квантовую симуляцию модели Липкина-Мешкова-Глика с использованием сверхпроводящего кудита, открывая новые возможности для анализа квантовой критичности.

Геометрия конденсатов: новый подход к поиску стабильных состояний

от

Плотности компонент основного состояния, вычисленные моделью 3, демонстрируют распределение, отражающее структуру и энергетические уровни системы, что позволяет глубже понять её квантово-механические свойства.

В статье представлен эффективный геометрический и алгоритмический метод для вычисления основных состояний вращающихся многокомпонентных конденсатов Бозе-Эйнштейна, учитывающий фазовую инвариантность и нелинейные взаимодействия.

Локальные измерения в квантовых цепях: новый подход к повышению точности

от

Алгоритм CMCS, применяемый к одномерной спиновой цепи из шести участков, использует метод концентрированной выборки, где локальная область - центральные участки - перебирает все возможные конфигурации, комбинируемые с уникальными конфигурациями окружающей среды, состоящей из оставшихся участков, что позволяет эффективно исследовать пространство состояний.

Исследователи разработали алгоритм, позволяющий более эффективно оценивать локальные наблюдаемые в квантовых спиновых цепях, что открывает новые возможности для изучения сложных квантовых систем.

Симметрия в квантовом машинном обучении: новый подход к моделированию молекул

от

Оценка обобщающей способности обучения $NH_3NH_3$ посредством перекрестной проверки выявляет взаимосвязь между энергией, силой, согласованностью и стабильностью, демонстрируя, что эти параметры неразрывно связаны при оценке надежности модели.

Исследователи демонстрируют, что использование симметрии в архитектуре нейронных сетей позволяет значительно улучшить точность и эффективность моделей, изучающих квантово-механические свойства молекул.

Квантовая память: Управление состоянием с помощью классических методов

от

В новой работе предлагается подход к оптимизации квантовых систем памяти, сочетающий в себе принципы классического линейно-квадратичного гауссовского управления и методы сглаживания для минимизации отклонений от начального состояния.

Квантовые нейросети на волнах света: новый подход к обучению

от

Архитектура квантовой нейронной сети (QONN) с вычитанием одиночных фотонов на каждом слое демонстрирует возможность реализации посредством оптических схем, включающих локальные осцилляторы, делители пучка, фазовые сдвиги, одномодовые сжиматели и детекторы одиночных фотонов, где каждый слой определяется оператором $\hat{L}=\hat{a}\_{1}\hat{G}=\hat{a}\_{1}\hat{D}\hat{U}\_{2}\hat{S}\hat{U}\_{1}$, что позволяет манипулировать квантовыми состояниями и осуществлять сложные вычисления.

Исследователи предложили архитектуру квантовой нейронной сети, использующей непрерывные переменные и вдохновленную принципами квантовой оптики, для повышения эффективности и анализируемости.