Квантовый Бизнес-Горизонт: Взгляд изнутри Знаете, как говорил мой дедушка, физик… Ой, нет, это я. Квантовая физика – это как смотреть на мир через кривое зеркало. Все знакомое, но перевернутое с ног на голову. Вот и в этих новостях о квантовом бизнесе – видишь цифры, сделки, инвестиции, а за ними – попытка укротить кота Шрёдингера. Представьте … Читать далее
Исследователи продемонстрировали эффективность алгоритма Sample-based Krylov Quantum Diagonalization для моделирования поведения магнитных моментов в сложных материалах на квантовых компьютерах.
Новый подход позволяет преобразовывать приближенные результаты численных расчетов в строгие, математически обоснованные границы для задач квантовой оптимизации.
Исследователи продемонстрировали масштабируемый квантово-центричный метод электронно-структурных расчетов, позволяющий моделировать крупные белки и открывающий перспективы для более точного понимания их функций.
В статье рассматривается расширение концепции цифро-аналоговых квантовых вычислений для кубитов с размерностью больше двух, что открывает перспективы для более эффективного квантового моделирования.
В статье представлен и проанализирован вычислительно эффективный метод аппроксимации течения среднего кривизны с препятствиями, открывающий новые возможности для моделирования различных физических процессов.
![Раскраска графа с ограничениями, где каждому узлу сопоставлен интервал допустимых цветов [$γ(v), μ(v)$], демонстрирует возможность назначения каждому узлу цвета $f(v)$, удовлетворяющего условию [$γ(v) ≤ f(v) ≤ μ(v)$] и гарантирующего отсутствие совпадающих цветов у смежных узлов, что раскрывает механизм валидной раскраски с учётом заданных границ.](https://arxiv.org/html/2512.16807v1/x5.png)
Исследование посвящено анализу вычислительной сложности задач раскраски графов с ограничениями на списки цветов, демонстрируя различия в сложности для разных классов графов.
Исследователи предлагают инновационный подход к прогнозированию многомерных данных с одновременной оценкой достоверности результатов.
Новый подход позволяет преобразовывать смешанные гауссовские состояния в очищенные, используя случайные преобразования и повышая предсказуемость числа фотонов.
В статье представлен алгоритм, позволяющий эффективно отслеживать изменения расстояния Чемфера между развивающимися облаками точек, значительно превосходящий существующие методы.