Квантовые вычисления и машинное обучение: практическое руководство

Новая статья демонстрирует возможности платформы PennyLane для создания гибридных квантово-классических алгоритмов и ускорения исследований в различных научных областях.

Квантовые вычисления нового поколения: объединяя возможности аналоговых и цифровых систем

Гибридные квантовые вычисления, объединяющие классические и дискретные переменные, находят широкое применение в различных областях естественных наук и за их пределами, как демонстрируется на примере химии, где результаты, представленные в работе [2025a] с разрешения Авторов, иллюстрируют потенциал данного подхода.

В статье рассматривается перспективный подход к квантовым вычислениям, сочетающий в себе преимущества непрерывных и дискретных переменных для решения сложных задач.

Квантовый скачок или очередная гонка вооружений?

Квантовый скачок или очередная гонка вооружений? Вот парадокс: мы пытаемся обуздать самые фундаментальные законы Вселенной, а в итоге всё сводится к геополитическим играм. Этот отчёт комиссии по Китаю – яркое тому подтверждение. Как будто сама природа, создав квантовый мир, не подозревала, что им будут манипулировать в политических целях. Представьте себе оркестр. Каждый инструмент – это … Читать далее

Квантовый оптимизатор: Новый подход к сложным задачам

Исследователи продемонстрировали потенциальное преимущество квантовых алгоритмов в решении задач оптимизации, используя инновационный метод, основанный на структурированных ограничениях и специфических свойствах квантовых схем.

Оптимизация квантовых схем: новый подход с использованием графовых баз данных

Исследователи представили систему ZX-DB, использующую графовые базы данных и формализм ZX-исчисления для эффективного упрощения и переписывания квантовых схем.

Квантовый усилитель амплитуды: новый подход к поиску основного состояния

На представленной схеме реализована процедура квантового усиления амплитуды основного состояния, включающая генерацию пробного состояния $ \left|\Psi(\boldsymbol{\theta})\right>$, операцию отражения $\hat{R}(\boldsymbol{\theta})$, построенную на основе оператора $\hat{A}(\boldsymbol{\theta})$ и стандартных квантовых вентилей, а также итеративное обучение состояния $ \left|\varphi\_{\text{out},k}\right>$ с последующей оптимизацией параметров $\boldsymbol{\theta}$ посредством обновления вектора $\boldsymbol{\theta}^{\prime}$ и перенастройки элементов схемы.

Исследователи предлагают инновационный алгоритм, использующий когерентное усиление и машинное обучение для повышения точности и устойчивости расчетов основного состояния на квантовых компьютерах.