Исследователи представили усовершенствованный распределенный вариационный квантовый эйнзольвер, способный эффективно решать крупномасштабные задачи MaxCut и применяемый, в частности, для фазирования гаплотипов.
Новое исследование демонстрирует, как методы машинного обучения позволяют эффективно измерять и анализировать квантовую спутанность в сложных системах.
Исследователи предлагают оригинальную методологию, использующую функции Ляпунова для разработки квантовых алгоритмов, способных эффективно решать сложные задачи комбинаторной оптимизации.
Новый подход к моделированию и компиляции квантовых схем на нескольких гетерогенных квантовых процессорах открывает перспективы для развития распределенных квантовых вычислений.
![Процесс вариационного квантового решения (VQE) оптимизирует параметры [latex]\bm{\theta}^{(i)}[/latex] посредством итеративного цикла, включающего генерацию квантовой схемы, измерение ожидаемого значения гамильтониана Изинга, представляющего задачу QUBO, и классическую оптимизацию с использованием алгоритма DE, после чего, при достижении сходимости, производится выборка решения с использованием сервисов IBM Quantum для определения оптимальной инвестиционной стратегии.](https://arxiv.org/html/2512.22001v1/x3.png)
Исследователи демонстрируют, как гибридные квантово-классические алгоритмы могут эффективно решать сложные задачи динамической оптимизации инвестиционного портфеля.
Квантовый взрыв: Разговор о голосах и перспективах Знаете, всегда поразительно, как мы, физики, можем увлеченно обсуждать фундаментальные законы Вселенной, но при этом упускать из виду необходимость просто и понятно объяснить их другим. Это как построить великолепный двигатель, а потом забыть о педалях. Суть квантовой механики, если попытаться объяснить её простым языком, похожа на игру в … Читать далее
Исследователи предлагают Mesh-Attention — алгоритм распределенного внимания, оптимизирующий коммуникацию и повышающий эффективность обработки длинных последовательностей.
Исследователи разработали метод обучения нейронных сетей для решения параметрических дифференциальных уравнений, обеспечивающий прямую связь между ошибкой модели и точностью решения.
В статье представлена инновационная архитектура CoSeNet, предназначенная для точного и эффективного разделения матриц корреляции в задачах анализа данных.
Новое исследование анализирует, насколько точно современные языковые модели могут воспроизводить распространение эмоций в социальных сетях и выявляет ключевые ограничения.